如何选择/筛选列表为空的列？

Question

我试图用一个空单元格值替换脚本输出中出现的每个空列表[]，但很难确定它是什么对象

因此，运行.to_excel后的数据输出如下所示：

现在数据最初以JSON格式存在，我正在用data_normalized = pd.json_normalize(data)对其进行规范化。我试图用filtered = data_normalized.loc[data_normalized['focuses'] == []]过滤掉之后出现的空列表，但这不起作用。我也试过filtered = data_normalized.loc[data_normalized['focuses'] == '[]']

列focuses的数据类型为Object，如果这样有帮助的话。所以我一直在想如何选择这些数据

最后，我想改为运行data_normalized.replace('[]', '')，但第一个参数已更新，以便正确选择空列表

Answer 1

我对pandas的经验确实较少，但由于您无法识别对象，请尝试将获得的列表转换为字符串，然后将其与“[]”进行比较

例如，尝试使用这个

filtered = data_normalized.loc[string(data_normalized['focuses']) == '[]']

Answer 2

我认为空集被认为是丢失的数据。因此，当您加载数据集时，您可以处理它

这可能会有帮助

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/missing_data.html

Answer 3

您可以尝试使用pd.DataFrame.astype(str)将df转换为字符串类型，然后使用regex参数将replace转换为False：

df.astype(str).replace('[]','',regex=False)

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示例：

df=pd.DataFrame({'a':[[],1,2,3]})

df.astype(str).replace('[]','',regex=False)

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