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