Python 如果元素位于元组中，则选择DataFrame行

假设这是我的df

   A     B
0  a  (33,32)
1  b  (44,33)
2  a  32
3  a  (66,33)
4  b  (77,34,12)
5  c  (88,1,55)

其中，列B值是元组 我需要得到像df[df['B']33]这样的东西

   A     B
0  a  (33,32)
1  b  (44,33)
3  a  (66,33)

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有什么办法可以做到这一点吗？

如果有混合数和元组，请首先将整数转换为元组：

df['B'] = df['B'].apply(lambda x: x if isinstance(x, tuple) else (x,))

然后过滤元组中的值，如：

df = df[df.B.apply(lambda x: 33 in x)]

或：

或：

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Thx@jezrael！但我得到了这个错误：“int”类型的参数不是iterable@Jeff-所以有带整数的混合元组吗？@Jeff-我认为

（32，）

是

（32）

？因为一个元素元组是用类似逗号的

（value，）

定义的，所以我刚刚意识到该列也有int，实际上该列是从另一个具有字符串值的列转换而来的，例如'33,32'，'33'。。。。等。使用文字评估。你有什么建议吗？@Jeff-这是碰巧的，首先我认为是打字错误，所以第一次编辑了这个问题；）

df = df[[33 in x for x in df.B]]

df = df[pd.DataFrame(df.B.tolist()).eq(33).any(axis=1)]

print (df)
   A         B
0  a  (33, 32)
1  b  (44, 33)
3  a  (66, 33)