识别大熊猫中包含字典的栏目
识别大熊猫中包含字典的栏目
提问于 2019-03-18 20:22:13
我有一个与以下类似的数据集：
pd.DataFrame({
'col1': [1,2,3,4,5,6,7],
'col2': ['a','b','c','d','e','f','g'],
'col3': [{'lol':1,'lol2':'a'},{'lol':2,'lol2':'b'},{'lol':4,'lol2':'n'},
{'lol':1,'lol2':'a'},{'lol':1,'lol2':'a'},{'lol':1,'lol2':'a'},
{'lol':1,'lol2':'a'}]})我正试图找到一种方法来识别包含字典的列。在这个例子中，它将是'col3‘
理想的输出将是列名的列表。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-18 20:31:58
您可以使用列表理解循环遍历列，并检查每个列中的第一个元素是否为dict。注意，这适用于给定的情况，并假设任何包含dicts的列都只包含dicts。
[i for i in df.columns if isinstance(df[i][0],dict)]
['col3']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55229483
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
