我无法在该行包含的列表中删除包含数字的行

Question

我有大量包含整数值列表的行，我只想保留其中包含值 1 的列表。所以在下面的列表中，我会保留第二个和第三个，但放弃第一个

0   100033364389    [10, 11, 12, 2, 5, 7, 8, 9]
1   100036364396    [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2   100077364447    [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`

但我唯一得到的是一个只有列名的空表

当我尝试使用 == 设置条件时它完美地工作但是 != not

你对此有什么想法吗？

Answer 1

假设

month

列，使用带有 布尔索引 的简单列表理解，这将是最快的：

out = df[[1 in l for l in df['month']]]

输出：

         number                                    month
0  100036364396  [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1  100077364447  [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

使用的输入：

df = pd.DataFrame({'number': [100033364389, 100036364396, 100077364447],
                   'month': [[10, 11, 12, 2, 5, 7, 8, 9],
                             [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
                             [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]})

Answer 2

使用

boolean indexing

：

df1 = df[[1 in x for x in df['month']]]

或：

df1 = df[df['month'].apply(lambda x: 1 in x)]

---

print (df1)
                      
         number                                    month
1  100036364396  [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2  100077364447  [10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Performance 300k rows from sample data:

#[300000 rows x 2 columns]
df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)
print (df)


%timeit df[[1 in x for x in df['month']]]
150 ms ± 9.81 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit df[df['month'].apply(lambda x: 1 in x)]
100 ms ± 9.46 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)