Почему вы не можете заменить целые числа списками с помощью метода `replace` - pandas

Итак, скажем, у меня есть кадр данных pandas, как показано ниже:

df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,0]})

Поэтому моя цель - заменить значение 0 на [] (пустой список) в этом кадре данных, но я сделал:

print(df.replace(0,[]))

Но это дает мне ошибку:

TypeError: Invalid "to_replace" type: 'int'

Я пробовал все, что возможно, то есть:

df[df==0]=[]

так далее...

Но ничего не работает.

Желаемый результат (в случае путаницы):

python pandas dataframe replace types

Всего 3 ответа

Это возможно по усмотрению списка, но поскольку смешанный контент - числовой со списком не рекомендуется:

df['a'] = [[] if x == 0 else x for x in df.a]

print (df)

    a
0   1
1   2
2   3
3  []

И замените все значения во всех столбцах:

df = df.applymap(lambda x: [] if x == 0 else x)
print (df)
    a
0   1
1   2
2   3
3  []

Здесь есть два вопроса. Во-первых, это причуда панд при работе со списками. Чтобы заменить значения в списке DataFrame, вам нужно сделать что-то подобное;

df.loc[df.a == 0, "a"] = [[] for _ in df[df.a == 0]]

Это создает n пустой список, основанный на количестве элементов, соответствующих критериям ( df == 0 )

Вторая проблема заключается в том, что ваш столбец имеет целочисленный тип, и вы не можете сохранить список в столбце целых чисел. Поэтому, прежде чем вы сможете назначить список, сначала нужно сначала преобразовать тип столбца в объект.

df = df.astype(object)
df.loc[df.a == 0, "a"] = [[] for _ in df[df.a == 0]]

Это работает для меня:

df=pd.DataFrame({'a':[1,8,3,0]})
print(df)

  a
0  1
1  8
2  3
3  0

df['a'] = df['a'].apply(lambda d: d if d!=0 else [])
print(df)

   a
0   1
1   8
2   3
3  []