Python 使用空列表作为Series.fillna的填充值

我需要将列

'FocusColumn'

中的NaN值更改为空列表

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我试着这样做：

df['FocusColumn'].fillna([],inplace=True)

但它给我带来了以下错误：

337         if validate_scalar_dict_value and isinstance(value, (list, tuple)):
338             raise TypeError( 
339                 '"value" parameter must be a scalar or dict, but 
340                 f'you passed a "{type(value).__name__}"'
341             )
TypeError: "value" parameter must be a scalar or dict, but you passed a "list"

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正确的方法是什么？

看起来您可以通过向

Series.fillna提供dict来解决这个问题

>>> df
   FocusColumn
0          NaN
1          1.0
2          NaN
>>> df['FocusColumn'].fillna({i: [] for i in df.index})
0    []
1     1
2    []
Name: FocusColumn, dtype: object

注:

令人惊讶的是，这只适用于
对于缺少很少值的大型序列，这可能会创建不合理数量的一次性空列表
使用
pandas
1.0.5进行测试
您可以尝试以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'FocusColumn': [1, 2, 3, 4, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN], 'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'Column2': [7, 8, 6, 5, 7, 8, 5, 4]})

df['FocusColumn'] = df['FocusColumn'].apply(lambda x: [] if np.isnan(x) else x)
print(df)

输出：

  FocusColumn  Column1  Column2
0           1        1       7
1           2        2       8
2           3        3       6
3           4        4       5
4          []        5       7
5          []        6       8
6          []        7       5
7          []        8       4

是否有特定的原因让您填写此列表？为什么不设置一个字符串值或一个浮点值呢？我对此投了更高的票，因为我不知道
fillna
不能很好地处理列表，但你应该问问自己为什么要将列表放入数据帧中。您正在失去
pandas
的大部分速度和便利性。因为我将该数据帧导出为Json，并且需要该字段作为列表，这是否回答了您的问题？我认为这个问题可以重新讨论，因为它侧重于在单个列/系列中填充缺失值，这与在数据帧（链接重复）中填充缺失值的工作方式有着惊人的不同。最好通过for循环创建它，
df.iloc[0,0]。append（[0]）
[]此处具有相同的id~它仅适用于Series，因为对于DataFrame.fillna，dict值适用于列。您可以在数据帧中使用参数
{i:[]表示df.columns}
。@GregoryShimansky我得到
TypeError:“value”参数必须是标量或dict，但当我尝试
df.fillna（{i:[]表示df.columns}）时，您传递了一个“list”
pandas
1.2.3OP不想检查字符串
'NaN'
，而是检查
np.NaN
。（与自身进行比较时给出
False
）同意，最好使用标准方法测试
NaN
，而不是
=
。