在Pandas数据帧单元中找到[a Python list]匹配值的总和？

Question

底线问题：

这很难看，对吧？对于熊猫数据帧：

{>

长版本：我试图找到Pandas数据帧中“空”值的总和。空是指当条目为[0]——一个列表时。在

我想最好的解决方案是不使用list[0]作为数据帧单元中的值。假设我坚持这样做，我想了解为什么有那么多函数不起作用，给出一个“unhable list”错误？在

是的，这是一个数据科学课的家庭作业。我们抓取了一个展示酒吧和欢乐时光的网页。我建立了这个数据帧，我使用的是小时列表，其中列表中的最后一个条目是快乐时光结束时。忽略数据中的几个错误：

我开始相信，在数据帧中存储列表并不是最好的主意，因为我希望使用的许多函数都告诉我，它们不能散列为list：

In [173]: happyBarFrame['Sunday'].value_counts()

。。。正在跳过长错误。。。在

TypeError: unhashable type: 'list'

问题是：我尝试了以下方法，其中包括许多其他方法。按天计算列表中只有单个0（单元格值=[0]）的单元格的最佳方法是什么？

happyBarFrame[happyBarFrame['Sunday'].isin([[0]])]——不起作用 happyBarFrame[happyBarFrame['Sunday'].isin([0])]——不起作用

两者都给出TypeError: unhashable type: 'list'

---

happyBarFrame['Sunday'].apply(lambda x : x == [0]).value_counts()[0]

确实有用，但只是感觉不对！我可以迭代一周中的几天，逐日获取计数，然后构建我需要构建的直方图。但是一定有更好的方法，这看起来真的很低效，是吗？在

编辑：修正了一个错误，即需要在值\u counts[0]中计算True，而不是False

Answer 1

如果只想对数据帧中的每个单元格应用函数，可以使用applymap；然后要获得列和，只需调用sum：

df = pd.DataFrame({"Sunday": [[0],[0,1]], "Monday": [[0],[0]]})
df.applymap(lambda x: x == [0]).sum()

Monday    2
Sunday    1
dtype: int64