我有以下內(nèi)容：pd.DataFrame({ 'a' : { 1 : {}}, 'b' : {1 : 3}})看起來(lái)像： a b1 {} 3并且希望能夠{}用 0 或 NaN 替換 ，但我不確定如何去做。.replace我好像不能用pd.DataFrame({ 'a' : { 1 : {}}, 'b' : {1 : 3}}).replace({ {} : 0})報(bào)錯(cuò)
4 回答
江戶川亂折騰
TA貢獻(xiàn)1851條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
你可以使用 bool ，當(dāng)它為空時(shí)dict它會(huì)返回False
df=df.where(df.astype(bool),0)
df
Out[26]:
a b
1 0 3
ibeautiful
TA貢獻(xiàn)1993條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
這：
pd.DataFrame({
'a' : { 1 : {}},
'b' : {1 : 3}
}).replace({ {} : 0})
導(dǎo)致錯(cuò)誤，因?yàn)閐ict的鍵必須是可哈希的——{}不是。在這種情況下，您可以按照以下方式使用pandas.DataFrame.replace兩個(gè)list長(zhǎng)度相等的 s：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a' : { 1 : {}},
'b' : {1 : 3}
}).replace([{}],[0])
print(df)
輸出：
a b
1 0 3
翻過(guò)高山走不出你
TA貢獻(xiàn)1875條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
由于字典不可哈希，因此.replace不能作用于其中，但是 pandas 具有處理可迭代對(duì)象的函數(shù)：.explode
print(df.explode('a'))
a b
1 NaN 3
如果字典不是空的，而是具有基于 0 的連續(xù)整數(shù)鍵 (0, 1, n-1)，它仍然有效：
df = pd.DataFrame({
'a' : {1 : {0: 'row0', 1: 'row1'}},
'b' : {1 : 3}
})
print(df.explode('a'))
a b
1 row0 3
1 row1 3
如果字典不為空或者鍵不是嚴(yán)格連續(xù)的并且不是基于 0 的（例如 {2: val, 'string_key':val, -1:val} 將導(dǎo)致 explode 失敗，因?yàn)檫@三個(gè)原因），它將引發(fā)異常鍵）
忽然笑
TA貢獻(xiàn)1806條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
你可以這樣做：
df = pd.DataFrame({
'a' : { 1 : {}},
'b' : {1 : 3}
})
df.applymap((lambda x: 0 if x == {} else x))
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消