Read_json填充空列表;如何删除这些行

Question

我有一个用pd.read_json（）创建的Pandas数据帧。当我读入它时，我得到一些只有一个空列表或None的单元格，我想在某些列中检测那些[]，无行的行。例如：

    feat 1    feat 2    feat 3
0     []        []        5
1     6         8         3
2     None      10        NaN

我想删除第0行和第2行，因为它们有None / NaN /空列表。我怎么能用熊猫做到这一点？

Answer 1

您可以applymap []和None至NaN：

注意：替换适用于None而不是[] ...此解决方案似乎有点敏感（因此使用否定~）...

In [11]: df.applymap(lambda x: x == [] or x is None)
Out[11]:
  feat 1 feat 2 feat 3
0   True   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False

In [12]: df.where(~df.applymap(lambda x: x == [] or x is None))
Out[12]:
  feat 1 feat 2  feat 3
0    NaN    NaN       5
1      6      8       3
2    NaN     10     NaN