返回 pandas 数据框中的行，其中列中的元组包含某个值答案

【问题标题】：Return rows in pandas dataframe where tuple in column contains a certain value返回 pandas 数据框中的行，其中列中的元组包含某个值
【发布时间】：2015-04-05 22:45:51
【问题描述】：

我正在尝试在 pandas 数据框中查询其中一列包含包含特定值的元组的行。

举个例子：

   User                 Col1
0     1     (cat, dog, goat)
1     1         (cat, sheep)
2     1        (sheep, goat)
3     2          (cat, lion)
4     2  (fish, goat, lemur)
5     3           (cat, dog)
6     4          (dog, goat)
7     4                  cat

所以假设我想返回 Col1 包含“cat”的行，有没有办法在不遍历每一行并执行“if”（我的实际数据集有更多行）的情况下做到这一点？

df['Col1'].isin(['cat'])

和

df['Col1'].str.contains("cat")

只为最后一行返回“真”

【问题讨论】：

标签： python pandas tuples dataframe

【解决方案1】：

您可以在apply() 中使用 lambda 函数：

df[df["Col1"].apply(lambda x: True if "cat" in x else False)]

当"cat" 在单元格中时，lambda 返回True。这适用于字符串（"cat" in "cat" 是 True）和元组（"cat" in ("cat", "dog") 是 True）。通过对 df 进行子集化，您可以获得 lambda 为 True 的所有行。

【讨论】：

你为我省去了很多烦恼。谢谢！
很高兴能帮上忙！

【解决方案2】：

为什么不对数据框进行子集化，然后输出结果？

catdf = df[df['Col1'].str.contains("cat")]

【讨论】：

【解决方案3】：

您的 DataFrame 列包含字符串和元组的混合。我不认为你可以避免迭代列。但是您可以使用 apply 方法有效地迭代。示例代码如下。

import pandas as pd

# fake data - in a Series for simplicity
tlist = [('cat', 'dog', 'goat'),
    ('cat', 'sheep'),
    ('sheep', 'goat'),
    ('cat', 'lion'),
    ('fish', 'goat', 'lemur'),
    ('cat', 'dog'),
    ('dog', 'goat'),
    'cat']
s = pd.Series(tlist)

# iterate Series with a lambda function searching for 'cat'
s.apply(lambda x: 'cat' in x)

这给了我以下输出

Out[38]: 
0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
5     True
6    False
7     True
dtype: bool

【讨论】：