python - Pandas - 按 'type' 选择行(不是 dtype)

Question

我有一个数据框....

    _id           doc_count doc_media_url   image_tagging
0   327bcc224b8c7049    1.0 URL1    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}
1   e466c4966666c69e    1.0 URL2    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Cartoon', ...
2   b4303830389cf8f9    1.0 URL3    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Poster', '...
3   00a424323220b68e    1.0 URL4    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Stage', 'c...
4   c66e3e2921a7c7cd    1.0 URL5    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}

...我的问题是 image_tagging 列。目前它是一列字典。我打算将字典的键提取到它们自己的列中，但是我受到了阻碍，因为单行数据不是字典而是一个列表，它会抛出任何需要字典的操作。

df.image_tagging.apply(lambda x: type(x)).value_counts()

<class 'dict'>    14067
<class 'list'>        1
Name: image_tagging, dtype: int64

此列表项不应该存在，因此我想清除该行。但是，我在按类型选择行时遇到了问题，因为 Pandas 主要关注 dtypes，而 dict 和 list 被归类为相同的(我认为无论如何!)。

有没有一种方法可以选择该列中包含列表项的行，以便我可以将其从 DataFrame 中删除？

感谢您的帮助!

Answer 1

试试这个:

df = df[df.image_tagging.map(type)==dict]

演示:

In [146]: df = pd.DataFrame({
     ...:     'A': [{'1':1, 'a':2}, [1,2,3], {'2':2}],
     ...: })

In [147]: df
Out[147]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
1         [1, 2, 3]
2          {'2': 2}

In [148]: df = df[df.A.map(type) == dict]

In [149]: df
Out[149]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
2          {'2': 2}