Python pandas如何为DataFrame新列填充colA中不在指定列表的元素

你写的列表推导逻辑层级错误：当前写法是遍历colA列的每一个行值（也就是每一个完整列表），判断整个列表对象是否在你的指定过滤列表中，并没有深入到每个行内列表的元素层级做筛选。由于你存储的是列表对象，和过滤列表里的字符串元素类型不匹配，所有行的列表都会被判定为「不在过滤列表中」，因此最终生成的列和原列完全一致。
另外注意不要用List作为变量名，会和Python内置的列表类型命名冲突，容易引发奇怪的报错。

使用apply做逐行处理，在每行的列表内部做元素过滤即可，完整示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
d = {'colA': [['UVB', 'NER', 'GGR'], ['KO'], ['ERK1', 'ERK2'], []]}
df = pd.DataFrame(data=d)

# 替换为你实际需要排除的指定次级列表
exclude_items = ['NER', 'KO']
# 数据量大时转集合可以大幅提升成员判断效率
exclude_set = set(exclude_items)

# 逐行过滤行内列表元素，生成新列
df['colB'] = df['colA'].apply(lambda row_list: [item for item in row_list if item not in exclude_set])

运行后得到的DataFrame内容如下：

• 不要尝试用整列级的列表推导直接处理嵌套列表列，必须下沉到每个行的列表内部做元素遍历过滤
• 当过滤列表长度超过100时，转set再做成员判断的性能会远高于直接用列表判断，推荐优先转集合使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AmyGrim