为何用pandas apply+lambda筛选RGN图像时输出非DataFrame？

• 核心原因：你筛选RGN图像时的apply用法错误，导致返回的是包含行数据和None的Series（object类型），而非DataFrame。

• 具体场景：
  筛选不含'rgn'的RGB图像时，你大概率用了布尔索引的正确写法：

  rgb_df = df[df.apply(lambda x: 'rgn' not in x['Image_id'], axis=1)]
  

  这里apply(axis=1)返回的是布尔值组成的Series，用它给原DataFrame做索引，自然得到筛选后的DataFrame。

  但筛选含'rgn'的RGN图像时，你可能误写成了直接返回行数据的形式：

  # 错误写法，返回的是object类型的Series
  rgn_df = df.apply(lambda x: x if 'rgn' in x['Image_id'], axis=1)
  

  这种写法下，条件满足时返回整行数据，不满足时默认返回None，最终得到的是一个元素为行数据或None的Series，而非DataFrame。

• 正确写法：和筛选RGB保持一致，用布尔索引：

  rgn_df = df[df.apply(lambda x: 'rgn' in x['Image_id'], axis=1)]
  

• 更高效的替代方案：无需使用apply，直接用pandas字符串方法更高效，尤其适合大数据量场景：

  # 筛选RGB图像
  rgb_df = df[~df['Image_id'].str.contains('rgn')]
  # 筛选RGN图像
  rgn_df = df[df['Image_id'].str.contains('rgn')]
  

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