python - 过滤 Pandas 列中的列表元素是否相同

Question

我有一个数据框，它看起来像这样:

edges
      id       node_id     ...
0   'AX'    ['A', 'B']
1   'BX'    ['B', 'C']
2   'CX'    ['C', 'C']

'id'列有字符串元素，'node_id'列有列表(里面有字符串)。
我想从这个 Pandas 中删除一些元素 df , 如果他们的 'node_id' 有 2 个相同的字符串。
在上面的数据框中，这将是自 'node_id' 以来的第二个元素有 'C'和 'C' .
为此，我正在使用以下内容:

edges[edges['node_id'].apply(lambda x: x[0]) != edges['node_id'].apply(lambda x: x[1])]

但是，由于 .apply()时间效率不高，我正在寻找内置的 Pandas 功能。有什么可以实现我所做的吗？

Answer 1

尝试这个:

df = pd.DataFrame({
    'id': ['AX', 'BX', 'CX'],
    'node_id': [['A','B'],['B', 'C'],['C', 'C']]})

mask = df['node_id'].apply(lambda x : x[0]!=x[1])

df = df[mask]

输出:

    id  node_id
0   AX  [A, B]
1   BX  [B, C]

如果您在 list 中有多个项目你可以试试这个:

df = pd.DataFrame({
    'id': ['AX', 'BX', 'CX'],
    'node_id': [['A', 'B', 'C'],['B', 'C', 'C'],['C', 'C', 'C']]})

mask = df['node_id'].apply(lambda x : len(x)==len(set(x)))

df = df[mask]

输出:

id  node_id
0   AX  [A, B, C]