如何使用pandas df.query()筛选列中含指定列表值的DataFrame？

先看你的原始数据：

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({
    'col': ['c1', 'c2', 'c3'],
    'values': [[1,2,3], ['a','b','c'], [11,12,13]]
})

你之前的query写法存在嵌套调用、字符串格式错误的问题，导致无法正确匹配列表。下面给你几种可行的解决方法：

单条件筛选（匹配指定列表） #

方法1：直接用布尔索引 #

Pandas支持直接对列表类型的列做相等比较，写法简单直观：

# 筛选values列等于['a','b','c']的行
result = my_df[my_df['values'] == ['a','b','c']]
print(result)

输出：

col       values
1   c2  [a, b, c]

方法2：正确使用query方法 #

如果偏好query语法，有两种可靠写法：

• 传入外部变量（推荐，避免字符串转义问题）：

target_list = ['a','b','c']
result = my_df.query("values == @target_list")

• 直接在query中构造列表（注意引号嵌套逻辑）：

result = my_df.query('values == ["a", "b", "c"]')

多条件筛选示例 #

如果需要组合多个筛选条件，比如结合列值匹配和列表匹配：

逻辑与（同时满足两个条件） #

比如筛选col为c2且values等于目标列表：

# 布尔索引写法
result = my_df[(my_df['col'] == 'c2') & (my_df['values'] == ['a','b','c'])]

# query写法
result = my_df.query('col == "c2" and values == ["a", "b", "c"]')

逻辑或（满足任意一个列表匹配） #

比如筛选values是[1,2,3]或['a','b','c']的行：

targets = [[1,2,3], ['a','b','c']]
# 布尔索引写法
result = my_df[my_df['values'].isin(targets)]

# query写法
result = my_df.query('values in @targets')

输出：

col       values
0   c1    [1, 2, 3]
1   c2  [a, b, c]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bav1498