有没有办法检查列表项是否是列表中的唯一项？答案

【问题标题】：Is there a way to check if a list item is the ONLY item in the list?有没有办法检查列表项是否是列表中的唯一项？
【发布时间】：2021-07-23 07:23:59
【问题描述】：

我有一个字典列表，整个列表代表不同的国家，每个字典包含每个国家的基本数据如下：示例

df.countries[3]
"[{'iso_3166_1': 'DE', 'name': 'Germany'}, {'iso_3166_1': 'US', 'name': 'United States of America'}, {'iso_3166_1': 'IN', 'name': 'India'}]"

当然，还有其他单元格，其中国家列表只有一个字典，如下所示： 示例 b

df.countries[0]
"[{'iso_3166_1': 'US', 'name': 'United States of America'}]"

或者像这样的空列表： 示例 c

df.countries[505]
'[]'

我想做的是：

删除国家名称为 United States of America BUT 的行仅当它是列表中唯一的国家时，而不是当有其他国家，例如 a。

我试图集思广益并想出了这样的事情：

countryToRemove = "United States of America"
for index, row in df.iterrows():
    if countryToRemove in row['countries']:
        # row to be removed

但即使其他国家/地区存在，它也会删除其中包含美国的任何行。

编辑：我的数据框如下：

countries
0  [{'iso_3166_1': 'DE', 'name': 'Germany'}, {'is...
1  [{'iso_3166_1': 'US', 'name': 'United States o...
2                                                 []

【问题讨论】：

请在序列（列表、元组等）上重复您的教程材料，并学习每种数据类型的基本方法。在这里，您还需要检查列表长度是否为 1。
您能否编辑您的问题，以便我们重现您的问题？ This might be a useful resource for that purpose.

标签： python pandas list dictionary data-structures

【解决方案1】：

如果你有这样的数据框：

                                           countries
0  [{'iso_3166_1': 'DE', 'name': 'Germany'}, {'is...
1  [{'iso_3166_1': 'US', 'name': 'United States o...
2                                                 []

然后您可以使用布尔索引来过滤掉您的数据框：

mask = df.countries.apply(
    lambda x: len(s := set(d["name"] for d in x)) == 1
    and s.pop() == "United States of America"
)
print(df[~mask])

打印：

                                           countries
0  [{'iso_3166_1': 'DE', 'name': 'Germany'}, {'is...
2                                                 []

编辑：没有:= 运算符的版本：

def fn(x):
    s = set(d["name"] for d in x)
    return len(s) == 1 and s.pop() == "United States of America"


mask = df.countries.apply(fn)
print(df[~mask])

【讨论】：

是的，数据框与您输入的一样。我尝试了您的解决方案，但出现以下错误： File "", line 2 lambda x: len(s: set(d["name"] for d in x)) == 1 ^ SyntaxError: 无效语法
@FatimahE。您正在使用旧版本的 Python。查看我的编辑。