python - 为什么我无法在 pandas 中获得正确的掩码列

Question

例如，如果我有一个数据框

    x   f
0   0   [0, 1]
1   1   [3]
2   2   [2, 3, 4]
3   3   [3, 6]
4   4   [4, 5]

如果我想删除 x 列不在 f 列中的行，我尝试使用 where 和 apply 但无法获得预期结果。我得到了下表，我想知道为什么第 0,2,3 行是 0 而不是 1？

    x   f   mask
0   0   [0, 1]  0
1   1   [3] 0
2   2   [2, 3, 4]   0
3   3   [3, 6]  0
4   4   [4, 5]  0

有人知道为什么吗？我应该如何处理这个数字与列表的情况？

df1 = pd.DataFrame({'x': [0,1,2,3,4],'f' :[[0,1],[3],[2,3,4],[3,6],[3,5]]}, index = [0,1,2,3,4])
df1['mask'] = np.where(df1.x.values in df1.f.values ,1,0)

Answer 1

这里是必要的成对测试值 - 列表理解中使用 in 的解决方案:

df1['mask'] = np.where([a in b for a, b in df1[['x', 'f']].values],1,0)

或者使用 DataFrame.apply和axis=1:

df1['mask'] = np.where(df1.apply(lambda x: x.x in x.f, axis=1),1,0)

---

print (df1)
   x          f  mask
0  0     [0, 1]     1
1  1        [3]     0
2  2  [2, 3, 4]     1
3  3     [3, 6]     1
4  4     [3, 5]     0