python - Pandas:选择字典包含特定键的行

Question

我有一个数据框，其中一列都是字典。我想选择字典包含给定键的行。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [{"a":1}, {"b":2}, {"c":3}]})
>>> df
   A         B
0  1  {'a': 1}
1  2  {'b': 2}
2  3  {'c': 3}
>>> df['b' in df['B']]  
# the desired result is the row with index 1. But this causes an error: KeyError: False

Answer 1

这是一种方法:

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [{"a":1}, {"b":2}, {"c":3}]})

df = df[df['B'].map(lambda x: 'b' in x)]

#    A         B
# 1  2  {'b': 2}

说明

pd.Series.map接受匿名 ( lambda ) 函数作为参数。

该函数采用 B 的每个元素并检查是否 b在那个元素中，返回一个 bool 系列。

我们使用 df[bool_series] 的自然 bool 索引选择所需的行。