如何用熊猫中的值替换空字典答案

【问题标题】：How to replace an empty dict with a values in pandas如何用熊猫中的值替换空字典
【发布时间】：2020-11-30 03:58:50
【问题描述】：

我有以下几点：

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

看起来像：

    a  b
1  {}  3

并且希望能够用 0 或 NaN 替换 {}，但我不知道该怎么做。我好像不能用.replace

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

报错

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以使用 bool ，当有空 dict 时它会返回 False

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

df
Out[26]: 
   a  b
1  0  3

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

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

【讨论】：

【解决方案3】：

这个：

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

导致错误，因为dict 的密钥必须是可散列的 - {} 不是。在这种情况下，您可以使用 pandas.DataFrame.replace 和两个长度相等的 lists，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

【讨论】：

【解决方案4】：

由于字典不可散列，.replace 无法作用于其中，但 pandas 具有处理可迭代对象的功能：.explode

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

如果字典不是为空，而是从 0 开始的连续整数键 (0, 1, n-1)，它仍然可以工作：

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从 0 开始（例如 {2: val, 'string_key':val, -1:val} 将导致爆炸失败），它将引发异常到所有三个键）

【讨论】：