Подменю панды dataframe со списком в ячейке

Question

Предположим, у меня есть следующие dataframe

df = pd.DataFrame({'col1': ['one','one', 'one', 'one', 'two'], 
        'col2': ['two','two','four','four','two'], 
        'col3': [['alpha', 'beta'], 
          ['alpha', 'beta'], 
          ['alpha', 'beta'], 
          ['alpha', 'beta'], 
          ['alpha', 'nodata', 'beta', 'gamma']]}) 

Я знаю, что могу Подмножество с:

df[df['col2']=='four'] 

Как подмножество так, что она совпадает со строкой внутри список? в этом примере подмножество строк, которые не содержат «nodata» в col3?

df[~df['col3'].str.contains('nodata') 

, похоже, не работает, и я не могу нормально получить доступ к элементу «справа» внутри списка.

Answer 1

Ваш код должен работать, если преобразовать тип данных столбца в строку:

df[~df['col3'].astype(str).str.contains('nodata')] 

Answer 2

Вместо преобразования типов данных, которые можно использовать apply с lambda функцией, которая будет немного быстрее.

df[~df.col3.apply(lambda x: 'nodata' in x)] 

Тестирование это на большом наборе данных:

In [86]: df.shape 
Out[86]: (5000, 3) 

Мое решение:

In [88]: %timeit df[~df.col3.apply(lambda x: 'nodata' in x)] 
     1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop 

Предыдущее решение:

In [87]: %timeit df[~df['col3'].astype(str).str.contains('nodata')] 
     100 loops, best of 3: 7.8 ms per loop 

Вероятно, первый ответ может быть более читаемым, хотя ,