Python 在数据帧中使用比较列表的问题

我在pandas中有一个DataFrame，其中一个列类型是int上的列表，如下所示：

df = pandas.DataFrame([[1,2,3,[4,5]],[6,7,8,[9,10]]], columns=['a','b','c','d'])
>>> df
   a  b  c        d
0  1  2  3   [4, 5]
1  6  7  8  [9, 10]

我想使用d构建一个过滤器，但正常的比较操作似乎不起作用：

>>> df['d'] == [4,5]
0    False
1    False
Name: d, dtype: bool

然而，当我一行一行地检查时，我得到了我期望的结果

>>> df.loc[0,'d'] == [4,5]
True

---

这是怎么回事？如何进行列表比较？

这是一个奇怪的问题，它可能与列表不可散列这一事实有关 我会申请：

df['d'].apply(lambda x: x == [4,5])

当然，根据DSM的建议，以下工作：

df = pd.DataFrame([[1,2,3,(4,5)],[6,7,8,(9,10)]], columns=['a','b','c','d'])
df['d'] == (4,5)

另一个解决方案是使用

列表理解

：

df[[x == [4, 5] for v in df['col2']]]

---

另外，如果希望保持“列表系列”结构，则可以将系列转换为元组，仅用于比较目的。这可以通过以下方式实现：

---

但是，请注意，对于一系列列表，没有一个可用的选项是矢量化的。建议您在执行比较之前将数据拆分为数字系列。

第一次比较不起作用，因为没有从系列到列表的转换来进行比较。第二种方法之所以有效，是因为返回的元素内容是列表，因此可以进行比较。你能解释一下你想说什么吗achieve@EdChum

d['d']

返回

列表的
系列
，然后操作将每个元素与右侧进行比较。我希望返回序列是
[True，False]
，因为列
d
的第一行有相同的列表，而第二行没有。相反，我得到的是
[false，false]
，这对我来说毫无意义。这可能是一个bug，对此不确定，列表对象的存在可能会混淆它，可能是因为列表无法散列。如果您存储了一个dict，那么比较工作：
df=pd.DataFrame（[[1,2,3，{'a'：[4,5]}]，[6,7,8，{'a'：[9,10]}]]，columns=['a'，'b'，'c'，'d']）df.d={'a'：[4,5]}
我并不是说这是一个解决方案，这不是一个bug，而是列表语法用于整个系列的比较。这很有意义，因为您不是将每个元素与
[4,5]
进行比较，而是将第一个元素与4（不是）进行比较，将第二个元素与5（不是）进行比较。因此：
[False，False]
。如果你想要类似的行为，你可以使用元组，我想：
df[“d”]==（4,5）
会按照你想要的方式工作
pandas
实际上不支持非标量项。同样，如果存储元组而不是列表，它也可以工作
>>>>df['d'].apply(tuple) == (4, 5)

0     True
1    False
Name: d, dtype: bool