python - 如何在 DataFrame 中找到包含特定列表的行

Question

让我们拥有这个数据框

d = {'col1': [[0,1], [0,2], [1,2], [2,3]], 'col2': ["a", "b", "c", "d"]}
df = pandas.DataFrame(data=d)

     col1 col2
0  [0, 1]    a
1  [0, 2]    b
2  [1, 2]    c
3  [2, 3]    d

现在我需要在 col1 中找到特定列表并返回该行的 col2 中的值

例如，我想查找 [0,2] 并得到“b”作为返回

我已阅读此帖子，了解如何执行此操作:extract column value based on another column pandas dataframe

但是当我尝试在那里应用答案时，我没有得到我需要的结果

df.loc[df['col1'] == [0,2], 'col2']
ValueError: Arrays were different lengths: 4 vs 2

df.query('col1==[0,2]')
SystemError: <built-in method view of numpy.ndarray object at 0x000000000D67FA80> returned a result with an error set

Answer 1

一种可能的解决方案是比较元组或集合:

mask = df['col1'].apply(tuple) == tuple([0,2])

mask = df['col1'].apply(set) == set([0,2])

或者如果Series的每个值的长度相同并且比较list或array的长度也相同，则通过数组进行比较:

mask = (np.array(df['col1'].values.tolist())== [0,2]).all(axis=1)

s = df.loc[mask, 'col2']
print (s)
1    b
Name: col2, dtype: object