过滤空键组：过滤功能

Question

问题：再次将filter(None, Dictionary) 转换为字典，同时过滤空键。

我正在尝试使用 Pandas DataFrame 处理一些实验室数据。考虑到前两列，我使用字典将这些数据分组；见以下代码：

d = {'col1': [1, 1, 1, 2], 'col2': [1, 2, 2, 2], 'col3': [1, 2 ,3, 4], 'col4': [2,1,1,1,], 'col5': [2,1,0,0], 'col6': [2,1,3,1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
all_groups = {}
for i in df.col1.unique():
    for j in df.col2.unique():
        all_groups[f'{i}-{j}'] = df[(df.col1 == i) & (df.col2 == j)]

然后我想使用功能过滤器清除所有空键：filter(None, all_groups)，这似乎是以下问题的答案：

[how to delete empty dict inside list of dictionary?

在文档中它说：

返回一个迭代器，该迭代器产生那些 function(item) 为 true 的可迭代项。如果 function 为 None，则返回为 true 的项。

我需要再次将此返回的序列转换为字典，但我不知道如何，因为它只是一个过滤器对象。

编辑 1：我尝试过使用 lambda 函数：

 hello = dict(filter(lambda x: len(x) != 0, all_groups))

ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 12; 2 is required

Answer 1

在您的特定情况下，您可能会得到空的 lists 作为值，您可以这样做来过滤：

1. 通过使用列表推导（这将创建一个新的字典）

    dictionary = {k:v for k, v in dictionary.items() if v}

1. 通过使用 for 循环并删除具有空列表的键作为值（就地）：

    for k, v in dictionary.items():
        if not v:
            dictionary.pop(k)

1. 使用filter 内置方法（这将创建一个新的字典）

    dictionary = dict(filter(lambda x: x[1], dictionary.items()))

---

如果您有一个值为pd.DataFrame 的字典，您可以过滤空数据框，例如：

dict(filter(lambda x: not x[1].empty, all_groups.items()))

输出：

{'1-1':    col1  col2  col3  col4  col5  col6
 0     1     1     1     2     2     2,
 '1-2':    col1  col2  col3  col4  col5  col6
 1     1     2     2     1     1     1
 2     1     2     3     1     0     3,
 '2-2':    col1  col2  col3  col4  col5  col6
 3     2     2     4     1     0     1}

Answer 2

这个问题的另一个可能答案是，通过使用 lambda 函数：

hello = dict(filter(lambda x: len(x[1]) != 0, all_groups.items()))