这些空值也需要被筛选出来，认为是不含某些值的列表列

如果您希望在筛选时同时考虑空值，并将包含空值或不含某些值的行筛选出来，可以使用`apply`方法结合`lambda`函数进行判断。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据，包括空值
data = {'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], np.nan],
        'col2': [[2, 4, 6], [1, 3, 5], [9, 7, 8], [1, 2, 3]]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义需要筛选的值
values_to_exclude = [2, 4]

# 使用apply和lambda函数进行筛选
filtered_df = df[df['col1'].apply(lambda x: x is np.nan or not any(i in values_to_exclude for i in x))]

print(filtered_df)

在这个例子中，我们使用了与之前相同的示例数据，并定义了需要筛选的值。通过使用`apply`和`lambda`函数，我们可以对'col1'列中的每个元素进行判断。在lambda函数中，我们首先检查元素是否是空值（`x is np.nan`），如果是空值，则保留该行；否则，继续判断元素中是否存在需要筛选的值。最后，将结果存储在`filtered_df`中。

希望这个例子对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

相关问题

dataframe有一列是列表，如何筛出这一列的列表中不含某些值的列，考虑这一列有空值的情况

如果列中存在空值（NaN），您可以使用`dropna()`方法来删除这些空值，并在筛选时考虑不含某些值的列表列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据，包括空值
data = {'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], np.nan],
        'col2': [[2, 4, 6], [1, 3, 5], [9, 7, 8], [1, 2, 3]]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义需要筛选的值
values_to_exclude = [2, 4]

# 删除空值并进行筛选
filtered_df = df.dropna(subset=['col1'])
filtered_df = filtered_df[filtered_df['col1'].apply(lambda x: not any(i in values_to_exclude for i in x))]

print(filtered_df)

在这个例子中，我们创建了一个包含列表列和空值的DataFrame。首先，使用`dropna()`方法删除了包含空值的行，指定了需要删除空值的列为'col1'。然后，使用`apply`和`lambda`函数对'col1'列进行筛选，检查每个列表中是否存在需要筛选的值，将不含指定值的行筛选出来。

希望这个例子对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

如何判断列表中的某个值是否是空值

要判断列表中的某个值是否为空值，可以使用Python的条件判断语句来实现。具体方法有多种，下面列举了两种常用的方法：

方法一：使用if语句和None关键字

my_list = [1, 2, None, 4, 5]

# 判断列表中的第三个值是否为空值
if my_list[2] is None:
    print("第三个值是空值")
else:
    print("第三个值不是空值")

方法二：使用if语句和比较运算符

my_list = [1, 2, '', 4, 5]

# 判断列表中的第三个值是否为空值
if my_list[2] == '':
    print("第三个值是空值")
else:
    print("第三个值不是空值")

以上两种方法都可以判断列表中的某个值是否为空值，根据具体情况选择适合的方法即可。请注意，空字符串''和None是不同的概念，需要根据实际需求进行判断。