Python 根据中列表列中的条件创建新列

我有一个包含列表列的数据框：

col_1            
[A, A, A, B, C]
[D, B, C]
[C]
[A, A, A]
NaN

我想创建一个新列，如果列表以3*

A开始，则返回1，如果不返回0：

col_1              new_col           
[A, A, A, B, C]    1
[D, B, C]          0
[C]                0
[A, A, A]          1
NaN                0

我试过了，但没有成功：

df['new_col'] = df.loc[df.col_1[0:3] == [A, A, A]]

因为存在一些非列表值，所以可以使用
if-else
lambda函数作为
0
if-not-list：

print (df['col_1'].map(type))
0     <class 'list'>
1     <class 'list'>
2     <class 'list'>
3     <class 'list'>
4    <class 'float'>
Name: col_1, dtype: object

通过apply lambda解决方案：

df = pd.DataFrame({
    'col_1': [          
      ['A', 'A', 'A', 'B', 'C'],
      ['D', 'B', 'C'],
      ['C'],
      ['A', 'A', 'A']
    ]
})

df['new_col'] = df.col_1.apply(lambda x: x[0:3] == ['A', 'A', 'A'] if isinstance(x, list) else False).view('i1')

df.head()

输出：

下面是另一个使用
map
的潜在解决方案：

import pandas as pd

#borrowing dataframe from @Alexendra
df = pd.DataFrame({
    'col_1': [
      ['A', 'A', 'A', 'B', 'C'],
      ['D', 'B', 'C'],
      ['C'],
      ['A', 'A', 'A']
    ]
})

df['new_col'] = df['col_1'].map(lambda x : 1  if x[0:3] == ['A','A','A']   else 0)

print(df)

输出：

             col_1  new_col
0  [A, A, A, B, C]        1
1        [D, B, C]        0
2              [C]        0
3        [A, A, A]        1

谢谢，返回一个错误：TypeError:“float”对象不适合你从NaN的？@khaledkoubaa-什么是
print（df['col_1'].map（type））
？@khaledkoubaa-如果有字符串，则可以使用
df['col_1']=df['col_1'].str.strip（'[]'）.str.split（'，'）
，在我的列表解决方案之前
             col_1  new_col
0  [A, A, A, B, C]        1
1        [D, B, C]        0
2              [C]        0
3        [A, A, A]        1