如何在Pandas中匹配行内连续3个及以上目标数字？

核心思路 #

• 将df1的目标数字转为集合，提升元素归属判断的效率
• 遍历df2每行的数字序列，统计连续匹配目标数字的最长长度
• 筛选出最长连续匹配长度≥3的记录

代码实现 #

假设df1的目标列名为target，df2包含Id列和存储数字序列的numbers列（单元格为列表类型），示例代码如下：

import pandas as pd

# 初始化示例数据
df1 = pd.DataFrame({'target': [2, 4, 6, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({
    'Id': [1, 6, 3, 5],
    'numbers': [[1,2,3], [7,8,9,10,11], [2,4,7,6], [8,10,9]]
})

# 转换目标数字为集合
target_set = set(df1['target'])

# 定义函数计算每行连续匹配的最大长度
def get_max_consecutive(num_list):
    current_streak = 0
    max_streak = 0
    for num in num_list:
        if num in target_set:
            current_streak += 1
            max_streak = max(max_streak, current_streak)
        else:
            current_streak = 0
    return max_streak

# 计算每行的连续匹配最大值
df2['max_consecutive'] = df2['numbers'].apply(get_max_consecutive)

# 筛选符合条件的记录
filtered_df = df2[df2['max_consecutive'] >= 3]
print(filtered_df)

结果说明 #

运行代码后，会精准筛选出Id为6的记录——该行的numbers列中存在连续的8、9、10三个目标数字，满足连续匹配≥3的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20250014