从熊猫数据框中的每个单元格中删除列表

Question

我有一个数据框，其中包含许多单个单元格中的列表。有些单元格没有列表，只是字符串，有些只是整数或数字。

我想删除数据框中的所有列表（当然保留列表中的值或字符串）。我该怎么办？

下面是两个数据框，一个是“原始数据”，其中包含列表、数字和字符串。第二个是我希望创建的干净数据。

最简单、最有效的方法是什么？

import pandas as pd

#create two dataframes, one called raw, one called end result
#raw data
raw_data = {'Name': [['W1'], ['W3'], ['W2'], ['W1'], ['W2'],['W3'],['G1']],
            'EVENT':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5','E6','E1'],
        'DrillDate': [['01/01/2000'], 23, '04/01/2000', ['05/15/2000'], [''],[''],'02/02/2000']}
dfRaw = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Name','EVENT','DrillDate'])
dfRaw


# cleaned data
clean_data = {'Name': ['W1', 'W3', 'W2', 'W1', 'W2','W3','G1'],
            'EVENT':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5','E6','E1'],
        'DrillDate': ['01/01/2000', 23, '04/01/2000', '05/15/2000', '','','02/02/2000']}
dfEndResult = pd.DataFrame(clean_data, columns = ['Name','EVENT','DrillDate'])
dfEndResult

Answer 1

使用 applymap 并在单元格值上使用 isinstance 检查类型。

In [666]: dfRaw.applymap(lambda x: x[0] if isinstance(x, list) else x)
Out[666]:
  Name EVENT   DrillDate
0   W1    E1  01/01/2000
1   W3    E2          23
2   W2    E3  04/01/2000
3   W1    E4  05/15/2000
4   W2    E5
5   W3    E6
6   G1    E1  02/02/2000

更新，如果您有空列表并想要空字符串输出。

In [689]: dfRaw.applymap(lambda x: x if not isinstance(x, list) else x[0] if len(x) else '')
Out[689]:
  Name EVENT   DrillDate
0   W1    E1  01/01/2000
1   W3    E2          23
2   W2    E3  04/01/2000
3   W1    E4  05/15/2000
4   W2    E5
5   W3    E6
6   G1    E1  02/02/2000

Answer 2

我更喜欢@JohnGalt 的回答……但是

dfRaw.update(dfRaw.DrillDate[dfRaw.DrillDate.apply(type) == list].str[0])
dfRaw.update(dfRaw.Name.str[0])

dfRaw

  Name EVENT   DrillDate
0   W1    E1  01/01/2000
1   W3    E2          23
2   W2    E3  04/01/2000
3   W1    E4  05/15/2000
4   W2    E5            
5   W3    E6            
6   G1    E1  02/02/2000