Python Dataframe列表列处理：提取x列公共值及对应y列数值

完整实现代码 #

首先导入依赖库：

import pandas as pd
from functools import reduce

构造测试数据（实际使用时替换为你自己的DataFrame即可）：

df = pd.DataFrame({
    'x': [[0, 1.1, 2, 8, 10], [0, 1.1, 3, 4, 10], [0, 1.1, 4, 9, 10]],
    'y': [[0, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5], [0, 100, 200, 300, 400], [0, 300, 500, 700, 900]]
})

核心处理逻辑：

# 计算x列所有列表的公共元素集合
common_set = reduce(lambda a, b: set(a) & set(b), df['x'])
# 按第一行x的顺序排序公共元素，保证输出顺序和原列表匹配
sorted_common = [v for v in df.iloc[0]['x'] if v in common_set]

# 逐行过滤，保留公共元素对应的x、y值
def filter_row(row):
    keep_idx = [i for i, val in enumerate(row['x']) if val in common_set]
    return pd.Series([sorted_common, [row['y'][i] for i in keep_idx]], index=['xcmd', 'y'])

df = df.apply(filter_row, axis=1)

运行后输出结果完全匹配预期：

xcmd            y
0  [0, 1.1, 10]  [0, 1.5, 4.5]
1  [0, 1.1, 10]    [0, 100, 400]
2  [0, 1.1, 10]    [0, 300, 900]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mainland