如何查找pandas DataFrame中列表类型列包含指定字符串的行

因为Addresses列存储的是列表对象，直接用等于判断无法匹配列表内的元素，你可以用以下两种方法实现需求：

• 方法1：使用apply做逐行成员判断（适合中小体量数据）
  核心逻辑是逐行读取Addresses列的列表，判断目标值是否属于列表成员：

  df1 = df[df['Addresses'].apply(lambda x: 'ei102' in x)]
  

  如果存在列表元素类型不统一的情况，可以加一步类型转换避免匹配失败：

  df1 = df[df['Addresses'].apply(lambda x: 'ei102' in [str(item) for item in x])]
  

• 方法2：使用explode拆分后匹配（适合大体量数据，性能更优）
  先把列表列的每个元素拆分为独立行，匹配到目标值后通过索引回溯原数据行：

  target_val = 'ei102'
  matched_index = df.explode('Addresses').query("Addresses == @target_val").index
  df1 = df[df.index.isin(matched_index)]
  

完整测试示例 #

import pandas as pd

# 构造和示例一致的测试数据
df = pd.DataFrame({
    "ID": [3920, 3029],
    "Name": ["Chris", "Jane"],
    "Addresses": [["ab192", "ei102"], ["pe019", "xi201", "de301"]]
})

# 筛选Addresses包含ei102的行
df_result = df[df['Addresses'].apply(lambda x: 'ei102' in x)]
print(df_result)

运行后输出结果：

ID   Name      Addresses
0  3920  Chris  [ab192, ei102]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16599218