从熊猫数据框中提取非嵌套列表

Question

df = pd.DataFrame({'x':['a','b','c','d'],'y':[[1],[3,4],[2],[5]]})我想提取列表[3,4]所以我做了df.loc[df.x=='b','y'].tolist()但它返回一个嵌套列表。[[3,4]]如何从数据框中获取非嵌套列表？

Answer 1

你的loc表达式返回一个序列而不是一个标量，你只需要选择它的第一个也是唯一的元素：

df.loc[df.x=='b','y'].iloc[0]

Answer 2

你可以explode先

df1=df.explode('y')

df1.loc[df1.x=='b','y'].tolist()

... 

[3, 4]

也很简单修复

df.loc[df.x=='b','y']

[3, 4]

Answer 3

如果您尝试获取单个单元格值，请尝试df.at，它保证单个值：

df.at[pd.Index(df['x']).get_loc('b'), 'y']
# [3, 4]

如果密钥不存在，此解决方案肯定会失败：

df.at[pd.Index(df['x']).get_loc('xyz'), 'y']
# KeyError: 'xyz'

该pd.Index(df['x']).get_loc('b')表达式也可以替换为df['x'].eq(b).argmax()，但请注意，如果“b”不存在，它将返回不正确的结果。

Answer 4

尝试loc和squeeze

In [621]: df.loc[df.x=='b','y'].squeeze()
Out[621]: [3, 4]