如何丢弃包含offer_price大于原始价格的记录

【问题标题】：How to discard records containg offer_price greater than original price如何丢弃包含offer_price大于原始价格的记录
【发布时间】：2019-11-30 12:00:08
【问题描述】：

csv 文件包含许多属性。我必须删除高于原价的 offer_price。价格列按行包含以下内容。以下是五行。如何在python中做到这一点

{'offer_price': {'currency': 'GBP', 'value': 25.0}, 'regular_price': {'currency': 'GBP', 'value': 25.0}}
{'offer_price': {'currency': 'GBP', 'value': 20.0}, 'regular_price': {'currency': 'GBP', 'value': 20.0}}
{'offer_price': {'currency': 'GBP', 'value': 18.0}, 'regular_price': {'currency': 'GBP', 'value': 18.0}}
{'offer_price': {'currency': 'GBP', 'value': 30.0}, 'regular_price': {'currency': 'GBP', 'value': 30.0}}
{'offer_price': {'currency': 'GBP', 'value': 35.0}, 'regular_price': {'currency': 'GBP', 'value': 35.0}}

名称：价格，数据类型：int64

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas data-science

【解决方案1】：

将boolean indexing 与通过dicts 的键过滤值一起使用，.get 更通用-如果缺少某些键也可以：

mask = (df['price'].map(lambda x: x.get('offer_price').get('value') < 
                                  x.get('regular_price').get('value')))

或者如果 dict 中的每个键始终存在，则可以使用：

mask = df['price'].map(lambda x: x['offer_price']['value'] < x['regular_price']['value'])

df1 = df[mask]

【讨论】：

我收到错误，因为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'get'
通过应用第二个建议 TypeError: string indices must be integers
@KalyanMohanty - 在我将字符串转换为字典的解决方案之前使用 import ast 和 df['price'] = df['price'].apply(ast.literal_eval)