删除含有大熊猫元组的空单排

Question

我有这样的名单如下

name  foo_list 
'foo' [('bleh'), ('blah')] 
'bar' [(), 'boo'] 
'foobar' [(),(),()] 

我想删除所有空的元组和柜面所有的丘壑一个数据帧都是空的元组，只是下降的行全部。 此外，我想将这个元组列表转换为列表。 所以，输出将是

name  foo_list 
'foo' ['bleh', 'blah'] 
'bar' [ 'boo'] 

我如何做到这一点在熊猫？

Answer 1

试试这个吗？

数据输入：

df=pd.DataFrame({'name':['A','B','C'],'foo_list':[[('bleh'),('blah')], [(), 'boo'],[(),(),()]]}) 

---

解决方案：

df['foo_list']=df['foo_list'].apply(lambda x : [t for t in x if t !=()]) 
df.loc[df['foo_list'].apply(len)>0,:] 

Out[20]: 
     foo_list name 
0 [bleh, blah] A 
1   [boo] B 

---

时序（小尺寸）

%timeit df['foo_list'].apply(lambda x : [t for t in x if t !=()])#Wen 
10000 loops, best of 3: 117 µs per loop 

%timeit df.foo_list.apply(lambda x: filter(None, x)) # John 
10000 loops, best of 3: 121 µs per loop 

大尺寸会推荐约翰的解决方案

df=pd.concat([df]*10000,0) 

%timeit df.foo_list.apply(lambda x: filter(None, x)) 
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop 
%timeit df['foo_list'].apply(lambda x : [t for t in x if t !=()]) 
100 loops, best of 3: 17.1 ms per loop 

Answer 2

使用filter删除列表中的空元组。

In [679]: df['foo_list'] = df.foo_list.apply(lambda x: list(filter(None, x))) 

使用str.len删除空列表

In [680]: df.loc[df.foo_list.str.len()>0] 
Out[680]: 
     foo_list name 
0 [bleh, blah] A 
1   [boo] B