python - 用单元格中的列表子集 Pandas 数据框

Question

假设我有以下数据框

df = pd.DataFrame({'col1': ['one','one', 'one', 'one', 'two'],
                   'col2': ['two','two','four','four','two'],
                   'col3': [['alpha', 'beta'],
                            ['alpha', 'beta'],
                            ['alpha', 'beta'],
                            ['alpha', 'beta'],
                            ['alpha', 'nodata', 'beta', 'gamma']]})

我知道我可以子集化:

df[df['col2']=='four']

如何进行子集匹配以匹配列表中的字符串？在此示例中，子集 col3 中不包含“nodata”的行？

df[~df['col3'].str.contains('nodata') 

似乎不起作用，我似乎无法正确访问列表中的“正确”项目。

Answer 1

您可以将apply 与lambda 函数结合使用，而不是转换数据类型，这样会更快一些。

df[~df.col3.apply(lambda x: 'nodata' in x)]

在更大的数据集上测试它:

In [86]: df.shape
Out[86]: (5000, 3)   

我的解决方案:

In [88]: %timeit df[~df.col3.apply(lambda x: 'nodata' in x)]
         1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop

以前的解决方案:

In [87]: %timeit df[~df['col3'].astype(str).str.contains('nodata')]
         100 loops, best of 3: 7.8 ms per loop

虽然可以说第一个答案可能更具可读性。