如何从Pandas DataFrame中筛选列值属于指定列表的子集？

没问题，我来帮你搞定这个筛选需求！先明确下你的场景：我们有一个包含列表类型列的DataFrame，需要筛选出该列元素存在于指定列表中的行。

先还原原始数据 #

首先把你的初始数据用代码还原出来：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[[20,21],[22,19],[30,27]], 'b':[22,13,7]})
members = [[20,21],[18,21],[15,18]]

方法一：高效筛选（推荐） #

因为列表是不可哈希的，直接用isin()会报错，所以我们可以把列表转成元组（元组是可哈希类型），再用集合来提升查找效率：

# 将members转换为元组集合，加快查找速度
members_tuple_set = set(tuple(item) for item in members)
# 对df的a列元素转成元组，再判断是否在集合中
df1 = df[df['a'].apply(tuple).isin(members_tuple_set)]

方法二：直接判断（适合小数据量） #

如果你的数据量不大，也可以直接用apply结合lambda表达式判断元素是否在members里：

df1 = df[df['a'].apply(lambda x: x in members)]

验证结果 #

运行以上任意一种方法后，打印df1就能得到你想要的结果：

print(df1)
# 输出：
#           a   b
# 0  [20, 21]  22

小提示 #

推荐用第一种方法，因为集合的查找时间复杂度是O(1)，而直接在列表中查找是O(n)，当你的members列表或者DataFrame行数很多时，第一种方法的效率会高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jiawei Lu