我想在使用 Pandas json_normalize 時用空陣列替換空值。這是示例：
{
"id": {
"0": "x0123455",
"1": "x0123456"
},
"team": {
"0": null,
"1": [
{
"name": "Jenny",
"email": "[email protected]"
}
]
},
我在某處讀到我需要用空字典替換空值以避免出錯。我怎樣才能做到這一點？
編輯
作為一種解決方法，我過濾掉了空值
uj5u.com熱心網友回復：
我想你可以做一些簡單的事情，比如
for item in items:
for email in item['team'].values():
if email == null:
email = {}
uj5u.com熱心網友回復：
當我在這個字典上運行 JSON normalize 函式時（雖然它不是一個 JSON 物件），它提供了一個包含 None 值的輸出。
import pandas as pd
test_dict ={
"id": {"0": "x0123455", "1": "x0123456"},
"team": {"0": None, "1": [{"name": "Jenny", "email": "[email protected]"}]},
}
df = pd.io.json.json_normalize(test_dict)
print(df)
當我執行 df.to_csv 時，此代碼產生以下輸出：
,id.0,id.1,team.0,team.1 0,x0123455,x0123456,,"[{'name': 'Jenny', 'email': '[email protected]'}]"
*請注意，如果值為 null，這將不起作用，因為 Python 中沒有 null 這樣的東西。
我建議只使用 json normalize 運行，如果它對你有用，如果不是這個關于堆疊溢位的問題應該用遞回代碼回答你的問題以洗掉所有空值。
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/368885.html