Question

我有一个DataFrame。...

    _id           doc_count doc_media_url   image_tagging
0   327bcc224b8c7049    1.0 URL1    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}
1   e466c4966666c69e    1.0 URL2    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Cartoon', ...
2   b4303830389cf8f9    1.0 URL3    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Poster', '...
3   00a424323220b68e    1.0 URL4    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Stage', 'c...
4   c66e3e2921a7c7cd    1.0 URL5    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}

...，而我的问题是与image_tagging列有关。当前它是一列词典。我打算将字典的键提取到它们自己的列中，但是由于数据的一行不是字典而是一个列表，该列表会抛弃所有期望字典的操作，因此受到阻碍。

df.image_tagging.apply(lambda x: type(x)).value_counts()

<class 'dict'>    14067
<class 'list'>        1
Name: image_tagging, dtype: int64

此列表项不应存在，因此我想清除该行。但是，我遇到了按类型选择行的问题，因为Pandas主要关注dtype，而字典和列表被归类为相同的类型（无论如何，我认为！）。

是否可以选择该列中具有列表项的行，以便可以将其从DataFrame中删除？

感谢您的帮助！

Answer 1

尝试一下：

df = df[df.image_tagging.map(type)==dict]

演示：

In [146]: df = pd.DataFrame({
     ...:     'A': [{'1':1, 'a':2}, [1,2,3], {'2':2}],
     ...: })

In [147]: df
Out[147]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
1         [1, 2, 3]
2          {'2': 2}

In [148]: df = df[df.A.map(type) == dict]

In [149]: df
Out[149]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
2          {'2': 2}

熊猫-按“类型”（非dtype）选择行

1 个答案: