如何在Pandas中筛选含指定值的列表型字段DataFrame行？

你当前的代码返回空DataFrame，是因为isin(["3"])的作用是判断整个values列的列表是否完全等于["3"]，而你的数据里没有行满足这个条件，所以结果为空。

要实现「筛选列表包含特定值」的需求，可以用以下两种方法：

方法一：使用apply结合成员判断 #

直接遍历每行的values列表，检查目标值是否在列表内：

import pandas as pd

mydataset = [{"name": "test", "values": ["3", "7", "2"]}, {"name": "test2", "values": ["4", "1", "7"]}]
myvar = pd.DataFrame.from_records(mydataset)

# 筛选values列表包含"3"的行
filtered_df = myvar[myvar["values"].apply(lambda x: "3" in x)]
print(filtered_df)

运行后会输出包含name="test"的行，因为它的values列表里有"3"。

方法二：使用explode拆分列表后筛选 #

如果需要对列表元素做更多操作，可以先把列表拆分成多行，筛选后再恢复原结构：

import pandas as pd

mydataset = [{"name": "test", "values": ["3", "7", "2"]}, {"name": "test2", "values": ["4", "1", "7"]}]
myvar = pd.DataFrame.from_records(mydataset)

# 拆分列表为多行
exploded_df = myvar.explode("values")
# 筛选出值为"3"的行，再去重保留原行数据
filtered_rows = exploded_df[exploded_df["values"] == "3"].drop_duplicates(subset="name")
# 合并回原DataFrame获取完整行信息
filtered_df = filtered_rows.merge(myvar, on="name")
print(filtered_df)

两种方法里，方法一更简洁高效，适合单纯的列表包含判断；方法二更灵活，适合需要处理列表元素的复杂场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user23491159