Read_json 填充空列表；如何删除这些行

【问题标题】：Read_json populates with empty lists; how to remove those rowsRead_json 填充空列表；如何删除这些行
【发布时间】：2014-04-03 04:32:27
【问题描述】：

我有一个用 pd.read_json() 创建的 Pandas 数据框。当我读入它时，我得到一些只有一个空列表或 None 的单元格，我想检测某些列中带有 [], None 的行。例如：

    feat 1    feat 2    feat 3
0     []        []        5
1     6         8         3
2     None      10        NaN

我想删除第 0 行和第 2 行，因为它们有 None/NaN/empty 列表。如何使用 Pandas 做到这一点？

【问题讨论】：

标签： json pandas

【解决方案1】：

你可以applymap[]和None到NaN：

注意：替换适用于 None 但不适用于 []... 这个解决方案似乎有点敏感（因此使用否定 ~）...

In [11]: df.applymap(lambda x: x == [] or x is None)
Out[11]:
  feat 1 feat 2 feat 3
0   True   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False

In [12]: df.where(~df.applymap(lambda x: x == [] or x is None))
Out[12]:
  feat 1 feat 2  feat 3
0    NaN    NaN       5
1      6      8       3
2    NaN     10     NaN

【讨论】：

这似乎工作得很好，我将它与 df.dropna() 结合使用。
@evancchow 我在an issue 上发布了关于此问题的敏感性。很高兴它对你有用！