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}
})

哪个看起来像：

    a  b
1  {}  3

并且希望能够将{}替换为0或NaN，但是我不确定该怎么做。我似乎无法使用.replace

pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
}).replace({ {} : 0})

给出错误

Answer 1

您可以使用bool，当dict为空时将返回False

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

df
Out[26]: 
   a  b
1  0  3

Answer 2

您可以这样做：

df = pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
})
df.applymap((lambda x: 0 if x == {} else x))

Answer 3

此：

pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
}).replace({ {} : 0})

导致错误，因为dict的密钥必须是可哈希的-{}不可。在这种情况下，您可以将pandas.DataFrame.replace与两个长度相等的list一起使用，方法如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
}).replace([{}],[0])
print(df)

输出：

   a  b
1  0  3

Answer 4

由于字典不可散列，因此.replace无法执行，但是熊猫具有处理可迭代项的功能：.explode

print(df.explode('a'))
     a  b
1  NaN  3

如果字典具有从0开始的连续整数键（0，1，n-1），而不是为空，它将仍然有效：

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且基于0的，则将引发异常（例如{2：val，'string_key'：val，-1：val}将导致爆炸失败，原因是到所有三个键）