如果在 Python 中找到空列表，则删除字典答案

【问题标题】：Remove a dictinoary if empty list is found in Python如果在 Python 中找到空列表，则删除字典
【发布时间】：2020-11-01 14:42:13
【问题描述】：

我有一个字典列表。以下是我的示例数据：

[
  {
    "Customer_id": "123",
    "Account_no": "123456789012",
    "Amount": 3000,
    "Transaction": [
      {
        "date": "20/06/25",
        "time": "12:19:39",
        "Shop": "Amazon",
        "Comments": "Valuable items"
      }
    ]
  },
  {
    "Customer_id": "123",
    "Account_no": "123456789012",
    "Amount": 3000,
    "Transaction": []
  }
]

如果我发现事务列表为空，我需要删除字典。下面是我尝试的代码：

 res=list(filter(None,({key:val for key,val in sub.items() if val} for sub in results)))
 #results is the list of dictionary

我的输出：

[
  {
    "Customer_id": "123",
    "Account_no": "123456789012",
    "Amount": 3000,
    "Transaction": [
      {
        "date": "20/06/25",
        "time": "12:19:39",
        "Shop": "Amazon",
        "Comments": "Valuable items"
      }
    ]
  },
  {
    "Customer_id": "123",
    "Account_no": "123456789012",
    "Amount": 3000,
  }
]

我只能删除该特定列表，而不能删除与之相关的详细信息。

预期输出：

[
  {
    "Customer_id": "123",
    "Account_no": "123456789012",
    "Amount": 3000,
    "Transaction": [
      {
        "date": "20/06/25",
        "time": "12:19:39",
        "Shop": "Amazon",
        "Comments": "Valuable items"
      }
    ]
  }
]

请告诉我该怎么做。提前致谢！

【问题讨论】：

使用列表理解，[v for v in results if v.get('Transaction')]

标签： python json-normalize

【解决方案1】：

您可以使用以下列表推导

res = [sub for sub in results if sub['Transaction']]

结果

[
    {
       'Customer_id': '123', 
       'Amount': 3000, 
       'Account_no': 
       '123456789012', 
       'Transaction': 
           [
               {
                   'Comments': 'Valuable items', 
                   'time': '12:19:39', 
                   'date': '20/06/25', 
                   'Shop': 'Amazon'
               }
          ]
     }
]

【讨论】：

如果Transaction 键不存在怎么办？

【解决方案2】：

尚不清楚数据的最终目标是什么，但如果您还想进行任何分析，则可以选择使用 pandas。
具体来说，使用pandas.json_normalize，它非常适合读取 JSON (dict) 数据列表
- 当Transaction为空列表时，解析时将忽略该组数据
给出以下示例，使用您的样本JSON 分配给data
请注意数据框不包含数据，其中Transaction 为空
现在可以分析数据了。
根据示例数据，此答案假定 Transaction 键将始终存在。

import pandas as pd

# create the dataframe
df = pd.json_normalize(data, 'Transaction', ['Customer_id', 'Account_no', 'Amount'])

# display(df)
       date      time    Shop        Comments Customer_id    Account_no Amount
0  20/06/25  12:19:39  Amazon  Valuable items         123  123456789012   3000

【讨论】：

感谢特伦顿！是的，我也可以为此使用熊猫。感谢您的解决方案