删除具有 nan 值的字典答案

【问题标题】：drop a dictionary with nan value删除具有 nan 值的字典
【发布时间】：2022-11-25 21:17:27
【问题描述】：

我有以下字典：

my_dict = {'fields': ['id': 1.0,
  'name': 'aaa',
  'type': 'string'},
 {'id': 3.0,
  'name': 'eee',
  'type': 'string'},

 {'id': nan,
  'name': 'bbb',
  'type': 'string'},

 {'id': 4.0,
  'name': 'ccc',
  'type': 'string'},

 {'id': nan,
  'name': 'ddd',
  'type': 'string'}],

'type': 'struct'
}

从这本词典中，我想删除带有 id 值 nan 值的词典，并希望获得以下内容。

my_updated_dict = {'fields': ['id': 1.0,
  'name': 'aaa',
  'type': 'string'},

 {'id': 3.0,
  'name': 'eee',
  'type': 'string'},

 {'id': 4.0,
  'name': 'ccc',
  'type': 'string'}],

'type': 'struct'
}

我正在尝试更改为数据框并将 id 值与 nan 值一起删除并更改为字典，但无法获得预期结果。

 my_updated_dict = pd.DataFrame(my_dict ).dropna().to_dict('list')

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dictionary nan

【解决方案1】：

我不知道如果你可以简单地做，你为什么需要熊猫：

my_dict["fields"] = [i for i in my_dict["fields"] if not np.isnan(i["id"])]

** 更新 **

如果你真的出于某种原因确实需要使用熊猫，你可以试试这个结构：

my_dict["fields"] = pd.Series(my_dict["fields"]).apply(pd.Series).dropna().to_dict(orient="records")

尽管我看不出比简单的列表理解有任何优势，除了可能涉及大量信息。

【讨论】：

这是np.nan
固定答案

【解决方案2】：

你可以使用update()来覆盖key的值，那么你可以试试：

my_dict.update({'fields':[x for x in my_dict['fields'] if np.nan not in x.values()]})

{'fields': [{'id': 1.0, 'name': 'aaa', 'type': 'string'},
  {'id': 3.0, 'name': 'eee', 'type': 'string'},
  {'id': 4.0, 'name': 'ccc', 'type': 'string'}],
 'type': 'struct'}

【讨论】：

它可能不是一个字符串。
谢谢，修复它以解决它。

【解决方案3】：

考虑字典json

import numpy as np

json = {'fields': [{'id': 1.0, 'name': 'aaa', 'type': 'string'},
                     {'id': 3.0, 'name': 'eee', 'type': 'string'},
                        {'id': np.nan, 'name': 'bbb', 'type': 'string'},
                            {'id': 4.0, 'name': 'ccc', 'type': 'string'},
                                {'id': np.nan, 'name': 'ddd', 'type': 'string'}],
                                    'type': 'struct'}

为了删除id是np.nan的部分，可以使用numpy.isnan的列表理解，如下所示

json['fields'] = [x for x in json['fields'] if not np.isnan(x['id'])]

[Out]:

{'fields': [{'id': 1.0, 'name': 'aaa', 'type': 'string'},
            {'id': 3.0, 'name': 'eee', 'type': 'string'},
            {'id': 4.0, 'name': 'ccc', 'type': 'string'}],
 'type': 'struct'}

【讨论】：