Python应用专题 | 21 :按照len长度过滤pandas中值为list类型的数据

简介: pandas中对于值为list的数据,如果想要根据list的长度进行过滤,如何操作?

背景

pandas中对于值为list的数据,如果想要根据list的长度进行过滤,如何操作?

方案

假设数据集:

    a   b    c
1   x   y   [x]

2   x   z   [c,d]

3   x   t   [e,f,g]

想要实现result_df = df[len(df['result'])>1] 这种功能。比如想要过滤到 字段 c 中长度>=2的数据,那么可以如下操作:

    result_df = df[df['c'].map(len) > 1]
相关文章
|
10月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
545 2
|
10月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
749 0
|
10月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
800 0
|
11月前
|
IDE 开发工具 开发者
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
508 102
|
索引 Python
Python的变量和简单类型
本文介绍了Python中变量命名规则、常用变量类型及字符串操作。变量命名需遵循字母、数字和下划线组合,不能以数字开头且不可与关键字冲突。字符串支持单引号、双引号或三引号定义,涵盖基本输出、转义字符、索引、拼接等操作。此外,还详细解析了字符串方法如`islower()`、`upper()`、`count()`等,帮助理解字符串处理技巧。
392 15
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
4443 3
|
人工智能 Python
[oeasy]python089_列表_删除列表项_remove_列表长度_len
本文介绍了Python列表(list)的操作方法,重点讲解了`remove`方法的使用。通过实例演示如何删除列表中的元素,探讨了`ValueError`异常产生的原因,并分析了时间复杂度O(n)的概念。同时提及了`clear`方法清空列表的功能及`len`函数获取列表长度的用法。最后以购物清单为例,展示列表的实际应用场景,并预告快速生成列表的方法将在后续内容中介绍。
455 62
|
Python
Python技术解析:了解数字类型及数据类型转换的方法。
在Python的世界里,数字并不只是简单的数学符号,他们更多的是一种生动有趣的语言,用来表达我们的思维和创意。希望你从这个小小的讲解中学到了有趣的内容,用Python的魔法揭示数字的奥秘。
324 26
|
存储 数据采集 数据处理
Pandas与NumPy:Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算,适用于大规模矩阵运算;Pandas则提供灵活的DataFrame结构,擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势,协同构建现代数据分析的技术基石。
908 0
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
371 0

推荐镜像

更多