Python 使用元素作为列表对数据帧进行切片

我的dataframe将列表作为元素，我希望有更有效的方法来检查某些条件。 我的数据框看起来像这样

col_a   col_b
0   100 [1, 2, 3]
1   200 [2, 1]
2   300 [3]

我只想得到列b中有1的行。 我试过天真的方法 临时列表=列表（）

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对于这样的大数据帧，这需要很多时间。如何使搜索更有效地搜索这样的数据帧？

您可以通过列表理解来检查给定列表中是否存在

1

，并使用结果在数据帧上执行：

df.loc[[1 in i for i in df.col_B ],:]

    col_a      col_B
0    100  [1, 2, 3]
1    200     [2, 1]

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下面是使用

集合的另一种方法：

df[df.col_B.ne(df.col_B.map(set).sub({1}).map(list))]

   col_a      col_B
0    100  [1, 2, 3]
1    200     [2, 1]

与列表理解和loc一起使用，用于seelct列
列a
：

a = df1.loc[[1 in x for x in df1['col_b']], 'col_a'].tolist()
print (a)
[100, 200]

如果需要，请选择第一列：

a = df1.iloc[[1 in x for x in df1['col_b']], 0].tolist()
print (a)
[100, 200]

如果需要所有行：

df2 = df1[[1 in x for x in df1['col_b']]]
print (df2)
   col_a      col_b
0    100  [1, 2, 3]
1    200     [2, 1]

另一种带有
set
s和
isdisjoint
的解决方案：

df2 = df1[~df1['col_b'].map(set({1}).isdisjoint)]
print (df2)
   col_a      col_b
0    100  [1, 2, 3]
1    200     [2, 1]

结果：

col_a   col_b
0   100 [1, 2, 3]
1   200 [2, 1]

我尝试了这种方法：

df['col_b'] = df.apply(lambda x: eval(x['col_b']), axis = 1)  
s=df['col_b']
d = pd.get_dummies(s.apply(pd.Series).stack()).sum(level=0)
df = pd.concat([df, d], axis=1); 
print(df)
print('...')
print(df[1.0])


这给了我末尾类似的索引（名称为
1.0
的列作为数字）：

要打印结果，请执行以下操作：

df.loc[df[1.0]==1, ['id', 'col_a', 'col_b']]

伟大的解决方案！
df['col_b'] = df.apply(lambda x: eval(x['col_b']), axis = 1)  
s=df['col_b']
d = pd.get_dummies(s.apply(pd.Series).stack()).sum(level=0)
df = pd.concat([df, d], axis=1); 
print(df)
print('...')
print(df[1.0])

   id  col_a      col_b  1.0  2.0  3.0
0   1    100  (1, 2, 3)    1    1    1
1   2    200     (1, 2)    1    1    0
2   3    300          3    0    0    1
...
0    1
1    1
2    0
Name: 1.0, dtype: uint8

df.loc[df[1.0]==1, ['id', 'col_a', 'col_b']]