Python 使用特定键筛选字典列的数据帧

我有一个pandas DataFrame

df

，它有一列由字典组成的

feats

。我试图过滤数据帧，以仅保留列

feats

中具有名为

color

的特定键的行。下面给出了该列中的几个示例行

{'color':'blue', 'width':'20','height':'100'}
{'color':'red', 'width':'15','height':'80'}
{'width':'25','height':'75'}

我尝试了以下几种方法：

1. sub_df = df[['color' in x.keys() for x in df.feats]]

我得到了以下错误：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'keys'

2. sub_df = df['color' in df['feats'].keys()]

我得到了这个错误：

KeyError: False

使用本文中的建议，我尝试了以下方法，因为我知道该键所采用的所有可能值

3. sub_df1 = df[df.feats.apply(lambda x: x['color'] == 'blue')]

这是我得到的错误：

KeyError: 'color'

---

我相信这一切都是因为某些行没有键

颜色

。因此，问题是如何克服这个问题来过滤数据帧？

您的

专长

列不仅包含字典，还包含隐藏为

None

的缺失数据。例如：

df = pd.DataFrame({'feats':[{'color':'blue', 'width':'20','height':'100'},
                            {'color':'red', 'width':'15','height':'80'},
                            {'width':'25','height':'75'}, 
                            None]})

为了确保只检查

dict

类型，我们可以使用

isinstance

：

df[[isinstance(x, dict) and ('color' in x.keys()) for x in df.feats]]

输出：

                                               feats
0  {'color': 'blue', 'width': '20', 'height': '100'}
1    {'color': 'red', 'width': '15', 'height': '80'}

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这对我来说非常有效！非常感谢您为我节省了更多的试错时间。您不需要x.keys（）。这是有效的：df[[isinstance（x，dict）和（'color'在x中）在df.feats中代表x]]