python - 如何将 series.isin 与不同的集合一起用于不同的值？

Question

如您所知，我可以执行 df[df.column.isin(set)] 来获取列值在该集合中的 DataFrame 部分。但是现在我的源集依赖于 column1 的值。在过滤数据帧时，如何使函数 lookup 成为源集的字典？

假设我有

dict1={'a':[1,2,3],'b':[1,2],'c':[4,5,6]}

我的 df 看起来像

column1  column2
a        4
b        2
c        6

新的 df 应该是这样的

column1  column2
b        2
c        6

因为 4 不在 dict1 中 'a' 指向的列表中。

new_df = df[df.column2.isin(dict1[df.column1])]这给了我 TypeError。我明白，因为我使用 pd.Series 作为键并且它不可哈希。

Answer 1

问题是 isin 需要一个值序列，而不是一系列序列。换句话说，它允许对键进行矢量化，但不允许对值进行矢量化。

所以这里必须使用非向量化的方式，例如:

df[df.apply(lambda x: x['column2'] in dict1[x['column1']], axis=1)]