如何用熊猫中的值替换空字典

Question

我有以下内容：pd.DataFrame({    'a' : { 1 : {}},    'b' : {1 : 3}})看起来像：    a  b1  {}  3并且希望能够{}用 0 或 NaN 替换 ，但我不确定如何去做。.replace我好像不能用pd.DataFrame({    'a' : { 1 : {}},    'b' : {1 : 3}}).replace({ {} : 0})报错

Answer 1

你可以使用 bool ，当它为空时dict它会返回False

df=df.where(df.astype(bool),0)

df

Out[26]: 

   a  b

1  0  3

Answer 2

这：

pd.DataFrame({

    'a' : { 1 : {}},

    'b' : {1 : 3}

}).replace({ {} : 0})

导致错误，因为dict的键必须是可哈希的——{}不是。在这种情况下，您可以按照以下方式使用pandas.DataFrame.replace两个list长度相等的 s：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({

    'a' : { 1 : {}},

    'b' : {1 : 3}

}).replace([{}],[0])

print(df)

输出：

   a  b

1  0  3

Answer 3

由于字典不可哈希，因此.replace不能作用于其中，但是 pandas 具有处理可迭代对象的函数：.explode

print(df.explode('a'))

     a  b

1  NaN  3

如果字典不是空的，而是具有基于 0 的连续整数键 (0, 1, n-1)，它仍然有效：

df = pd.DataFrame({

    'a' : {1 : {0: 'row0', 1: 'row1'}},

    'b' : {1 : 3}

})

print(df.explode('a'))

      a  b

1  row0  3

1  row1  3

如果字典不为空或者键不是严格连续的并且不是基于 0 的（例如 {2: val, 'string_key':val, -1:val} 将导致 explode 失败，因为这三个原因），它将引发异常键）

Answer 4

你可以这样做：

df = pd.DataFrame({

    'a' : { 1 : {}},

    'b' : {1 : 3}

})

df.applymap((lambda x: 0 if x == {} else x))