为何int在List[List[int]]中in判断返回False，np.int64却返回True？

首先明确核心前提：你代码中通过df.values.tolist()生成的lst是嵌套列表，结构为[[31], [32], [33], [34], [35]]，每个元素都是长度为1的单元素列表，而非整数本身。Python的in运算符本质是遍历列表中每个元素，依次执行元素 == 待判断值的比较，只要有一次比较结果为真就返回True，全部为假才返回False，两种类型返回结果不同的核心原因是==比较的实现逻辑完全不同：

• 对于Python原生int类型：原生类型的相等判断严格遵循类型匹配规则，当int值和list类型值做比较时，因为二者类型完全不兼容，不会递归检查列表内部元素，直接返回False。因此31 == [31]结果为False，遍历完整个嵌套列表都找不到匹配项，最终返回No。
• 对于numpy.int64类型：numpy数值类型重写了相等判断的__eq__方法，当numpy标量和序列类型（list、tuple等）做比较时，不会直接因类型差异返回False，而是会触发广播机制，将右侧序列转为numpy数组后逐元素比对，返回一个布尔数组。比如np.int64(31) == [31]不会返回单一布尔值，而是返回array([True])。而Python在判断in的匹配条件时，只要相等比较的返回值不是明确的False，就会对返回值做真值判定——非空的布尔数组会被判定为真，因此系统会认为二者相等，最终in判断返回Yes。

你可以通过几行简单代码验证这个逻辑：

import numpy as np

# 原生int与单元素列表比较
print(31 == [31])          # 输出 False
# numpy.int64与单元素列表比较
print(np.int64(31) == [31])# 输出 [ True ]
# 对numpy的比较结果做真值判定
print(bool(np.int64(31) == [31])) # 输出 True

补充说明：numpy这种相等判断返回数组而非单一布尔值的设计，是为了适配向量化运算的需求，但在Python原生语法场景下很容易出现这类反直觉行为。你提到的用lst=df['A'].values.tolist()生成一维整数列表的方案，本质是让列表元素直接变成整数，避免了拿数值和列表做跨类型比较的场景，自然不会出现行为差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sguo