pandas 筛选列表中至少包含一个值的DataFrame行

xkrw2x1b 于 2023-01-07 发布在其他

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我有一个pandas Dataframe ，结构如下：

ID                                            Class
0  2431214                                   16,41,9
1  2497796                   14,16,18,20,24,35,41,42
2  1407550          20,21,24,25,26,27,28,3,34,35,4,8
3   472723                                   1,17,22
4   423046                     28,30,32,34,39,4,42,8

Class是一个字符串属性。我想过滤Class至少包含给定列表中一个元素的行，例如，如果我的过滤器是l = [16, 27]，我应该得到以下内容：

ID                                            Class
0  2431214                                   16,41,9
1  2497796                   14,16,18,20,24,35,41,42
2  1407550          20,21,24,25,26,27,28,3,34,35,4,8

我所寻找的行为类似于SQL的IN语句，它工作正常，但是pandas 'isin不适合我（它只返回一个过滤器类的条目）：
一个二个一个一个
如何筛选DataFrame，以便返回具有至少一个满足筛选条件的值的条目？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75022405/filter-dataframe-rows-with-at-least-one-value-in-list

1条答案

按热度按时间

dgsult0t1#

当你有字符串时，最佳的可能是使用一个有单词边界的正则表达式：

pattern = '|'.join(map(str, l))

out = df[df['Class'].str.contains(fr'\b(?:{pattern})\b')]

输出：

ID                             Class
0  2431214                           16,41,9
1  2497796           14,16,18,20,24,35,41,42
2  1407550  20,21,24,25,26,27,28,3,34,35,4,8

如果要了解检测到的值：

# first match
df['Class'].str.extract(fr'\b({pattern})\b', expand=False)
# all matches
df['Class'].str.extractall(fr'\b({pattern})\b')[0].groupby(level=0).agg(','.join)

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