如何使用 python 或 pandas 根据包含字典列表的列过滤 DataFrame？答案

【问题标题】：How do I use python or pandas to filter a DataFrame based on a column that consists of a list of dictionary?如何使用 python 或 pandas 根据包含字典列表的列过滤 DataFrame？
【发布时间】：2021-02-15 21:08:08
【问题描述】：

我有一个 DataFrame，其中一列是字典列表。我需要在包含字典列表的列上应用条件并获取一个布尔值。条件包括日期时间格式。

lastDate = pd.to_datetime(date.today().replace(day=1) - timedelta(1))

Output is: Timestamp('2020-10-31 00:00:00')

数据帧，

ID    Name     Status
1     Rav      [{'status': 'SIGNUP', 'Date': datetime.datetime(2020, 10, 30, 2, 43, 18, 578000)}, {'status': 'REG_COMPLETED', 'Date': datetime.datetime(2020, 10, 30, 2, 55, 52, 120000)}]
2     Suv      [{'status': 'SIGNUP', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 43, 18, 578000)}, {'status': 'REG_COMPLETED', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 55, 52, 120000)}]
3     Tim      [{'status': 'SIGNUP', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 43, 18, 578000)}, {'status': 'REG_COMPLETED', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 55, 52, 120000)}]
4     Jaq      [{'status': 'SIGNUP', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 43, 18, 578000)}, {'status': 'REG_COMPLETED', 'Date': datetime.datetime(2020, 11, 01, 2, 55, 52, 120000)}]
5     Tan      [{'status': 'SIGNUP', 'Date': datetime.datetime(2020, 10, 30, 2, 43, 18, 578000)}, {'status': 'REG_COMPLETED', 'Date': datetime.datetime(2020, 10, 30, 2, 55, 52, 120000)}]

If the status = "REG_COMPLETED" and Date <= lastDate, THEN True else False

所需的输出，

ID    Name     Status
1     Rav      True
2     Suv      False
3     Tim      False
4     Jaq      False
5     Tan      True

我试过了，但给了我一个空的 DataFrame，

df[df['status'].apply(lambda x: x[0]['Status']=='REG_COMPLETED' and x[0]['Date']<=lastDate)]

【问题讨论】：

标签： python pandas list dictionary datetime

【解决方案1】：

使用列表推导获取Date 如果status 匹配条件，比较并测试any 是否至少有一个True：

f = lambda x: any(y['Date'] <= lastDate for y in x if y['status']=='REG_COMPLETED')
df['Status'] = df['Status'].apply(f)
print (df)
   ID Name  Status
0   1  Rav    True
1   2  Suv   False
2   3  Tim   False
3   4  Jaq   False
4   5  Tan    True

【讨论】：