如果列值是日期列表，如何根据条件计算 pandas DF 中的行数？

Question

有一个带有视图列的 DF，其中包含日期列表。我需要计算这个 DF 的非空行，即 Views != [1970-01-01 00:00:00] (type: list of datetimes)

的行

我尝试了什么：

a = datetime.strptime('1970-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
result.loc[result.Views[0] != a ]
result.loc[result.Views[0][0] != a ]
result.loc[result.Views[0][0] != [a] ]
result.loc[result.Views[0] != [a] ]

还尝试了 isin、unique funcs，但都给出了 KeyValue 错误或 'list not hashable' 错误

求求你帮忙

更新

有效代码：

a = datetime.strptime('1970-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
test = result.explode('Views')
out = test[test.Views != a]
result['Count'] = result.Views.apply(lambda x: sum(y != a for y in x))
viewed = len(result.loc[result.Count > 0]) #Total rows with not empty views

但我怀疑有一种更简单快捷的方法来计算这些东西。尽管如此，如果此列表是 DF 中的值，我如何通过索引获取列表中的项目？ - 仍未得到答复

更新

最短解：

print(len(df.loc[df["Views"].apply(lambda l: pd.Series(l).explode().ne("1970-01-01").all())]))

Answer 1

使用 DataFrame.explode 将列表转换为标量 - 展平，因此可能比较：

df = result.explode('Views')
a = datetime.strptime('1970-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
out = df[df.Views != a ]

如果需要计数值，请使用生成器 sum:

result['count'] = result.Views.apply(lambda x: sum(y != a for y in x))

Answer 2

假设您的嵌入列表总是一排长
explode() 和逻辑运算符作为掩码
过滤器和长度

import numpy as np
import pandas as pd
import random

df = pd.DataFrame(
    {
        "ObjectClass": np.repeat("flats", 20),
        "Views": [
            np.random.choice([pd.to_datetime("1-jan-1970")]+list(pd.date_range("1-aug-2021", periods=3)), random.randint(1,3)) for i in range(20)
        ],
    }
)

print(len(df.loc[df["Views"].apply(lambda l: pd.Series(l).explode().ne("1970-01-01").all())]))
df

如果列值是日期列表，如何根据条件计算 pandas DF 中的行数？

How to count rows in pandas DF on condition, if column value is a list of dates?

python

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slice

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pandas