python - Pandas fillna 到空字典

Question

我有一个带有“元数据”列的 Pandas 数据框，该列应包含字典作为值。但是，某些值丢失并设置为 NaN。我希望这是 {}。有时，整个列都丢失了，将其初始化为 {} 也是有问题的。

用于添加列

tspd['metadata'] = {} # fails
tspd['metadata'] = [{} for _ in tspd.index] # works

用于填充缺失值

tspd['metadata'].replace(np.nan,{}) # does nothing
tspd['metadata'].fillna({})  # likewise does nothing
tspd.loc[tspd['metadata'].isna(), 'metadata'] = {} # error
tspd['metadata'] = tspd['metadata'].where(~tspd['metadata'].isna(), other={}) # this sets the NaN values to <built-in method values of dict object>

所以添加列是可行的，但有点难看。在没有一些(慢)循环的情况下替换值似乎是不可能的。

Answer 1

您可以使用 np.nan == np.nan 是 False，因此可以使用替换缺失值:

tspd = pd.DataFrame({'a': [0,1,2], 'metadata':[{'a':'s'}, np.nan, {'d':'e'}]})

tspd['metadata'] = tspd['metadata'].apply(lambda x: {} if x != x else x)
print(tspd)

   a    metadata
0  0  {'a': 's'}
1  1          {}
2  2  {'d': 'e'}

或者:

tspd['metadata'] = [{} if x != x else x for x in tspd['metadata']]