Python - элемент поиска в списке внутри строк фрейма данных

Я пытаюсь захватить элементы внутри фрейма данных/панд в формате списка. Ниже фиксируется весь список, если строка существует, как мне захватить только элементы по строке для определенной строки и игнорировать остальные?

Вот что я пробовал...

l1 = [1,2,3,4,5,6]
l2 = ['hello world \n my world','world is a great place \n we live in it','planet earth',np.NaN,'\n save the water','']

df = pd.DataFrame(list(zip(l1,l2)),
            columns=['id','sentence'])
df['sentence_split'] = df['sentence'].str.split('\n')
print(df)

результат этого кода:

df[df.sentence_split.str.join(' ').str.contains('world', na=False)]  # does the trick but still not exactly what I am looking for. 


id  sentence                                  sentence_split
1   hello world \n my world                   [hello world , my world]
2   world is a great place \n we live in it   [world is a great place , we live in it]

но ищет:

id  sentence                                  sentence_split
1   hello world \n my world                   hello world; my world
2   world is a great place \n we live in it   world is a great place
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
207
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы ищете строку в списке в серии. Один подход заключается в следующем:

# Drop NaN rows
df = df.dropna(subset=["sentence_split"])

Примените функцию, которая сохраняет только элементы в списках, которые вы ищете

# Apply this lamda function
df["sentence_split"] = df["sentence_split"].apply(lambda x: [i for i in x if "world" in i])

   id                                 sentence             sentence_split
0   1                  hello world \n my world  [hello world ,  my world]
1   2  world is a great place \n we live in it  [world is a great place ]
2   3                             planet earth                         []
4   5                        \n save the water                         []
5   6                                                                  []

Другие вопросы по теме