Python 通过内省行中的每个元素筛选数据帧

我有一个数据框，它在列中包含一个对象

例如：

df['id_original'].iloc[0].Class
Out[20]: u'Classtype1'

df['id_original'].iloc[1].Class
Out[20]: u'Classtype2'

如何过滤数据帧，使我只获取“id_original”行包含属性类为Classtype1的对象的行。甚至更好。与

.isin（允许的\u类\u类型\u列表）

结合使用

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是否有任何方法可以使用.isin实现这一点，或者我必须使用ItErrors迭代所有行？最好是一个优雅的单线解决方案。

为什么不尝试

apply

获取一系列真/假，并将其用作数据帧上的掩码

mask = df['id_original'].apply(lambda x: x.Class in allowed_class_list)
df.loc[mask]

相同的逻辑位清理器

mask = df['id_original'].apply(lambda x: x.Class).isin(allowed_class_list)
df.loc[mask]

您可以使用：

df.loc[df['id_original'].apply(lambda x: x.Class in allowed_class_type_list)]

考虑以下简化示例：

class Example:
    def __init__(self, class_):
        self.Class = class_

ex1 = Example('class1')
ex2 = Example('class2')
ex3 = Example('class3')
ex4 = Example('class4')

df = pd.DataFrame({
    'id_original':[ex1, ex2, ex2, ex1, ex4, ex3, ex3, ex4]
})

allowed_class_type_list = ['class1', 'class4']

您可以使用以下方法进行筛选：

df.loc[df['id_original'].apply(lambda x: x.Class in allowed_class_type_list)]

输出：

                   id_original
0   <__main__.Example object at 0x000000000A597390>
3   <__main__.Example object at 0x000000000A597390>
4   <__main__.Example object at 0x000000000A597B00>
7   <__main__.Example object at 0x000000000A597B00>

id\u原件
0
3.
4.
7.

它们是字符串吗？这就是你想要的吗？