如何用空列表值替換 Pandas 列 NaN 值？

Question

給定一個json記錄字符串，其中每條記錄的“模式”不一致（例如，每條記錄都沒有完整的“列”集）：

s = """[{"a": 3, "b":[]}, {"a": 4, "b": [4]}, {"a": 5}]"""

可以從這個字符串構造一個 pandas DataFrame ：

import pandas as pd
import json

json_df = pd.DataFrame.from_records(json.loads(s))

這導致

   a    b
0  3   []
1  4  [4]
2  5  NaN

如何用空list值填充熊貓Series列的所有NaN實例？ 預期的結果 DataFrame 將是：

   a    b
0  3   []
1  4  [4]
2  5   []

我嘗試了以下方法； 沒有一個工作：

json_df[json_df.b.isna()] = [[]]*json_df[json_df.b.isna()].shape[0]

from itertools import repeat
json_df[json_df.b.isna()] = repeat([], json_df[json_df.b.isna()].shape[0])

import numpy as np
json_df[json_df.b.isna()] = np.repeat([], json_df[json_df.b.isna()].shape[0])

預先感謝您的考慮和回應。

Answer 1

首先找到nan並替換為相同形狀的數據

json_df.loc[json_df.b.isnull(), 'b'] = json_df.loc[json_df.b.isnull(), 'b'].apply(lambda x: [])


    a   b
0   3   []
1   4   [4]
2   4   []