python – Pandas – 按’type’选择行(不是dtype)

我有一个DataFrame ….

    _id           doc_count doc_media_url   image_tagging
0   327bcc224b8c7049    1.0 URL1    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}
1   e466c4966666c69e    1.0 URL2    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Cartoon', ...
2   b4303830389cf8f9    1.0 URL3    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Poster', '...
3   00a424323220b68e    1.0 URL4    {'success': True, 'tags': [{'tag': 'Stage', 'c...
4   c66e3e2921a7c7cd    1.0 URL5    {'success': True, 'tags': [], 'custom_tags': []}

…我的问题在于image_tagging列.目前它是一列词典.我打算将字典中的键提取到他们自己的列中,但是我被阻止了,因为一行数据不是字典而是一个列出了任何期望字典的操作的列表.

df.image_tagging.apply(lambda x: type(x)).value_counts()

<class 'dict'>    14067
<class 'list'>        1
Name: image_tagging, dtype: int64

这个列表项不应该在那里,所以我想清理那一行.但是我在按类型选择行时遇到问题,因为Pandas主要关注dtypes,而dict和列表被归类为相同(我认为无论如何！).

有没有办法可以选择该列中包含列表项的行,以便我可以从DataFrame中删除它？

谢谢你的帮助！

解决方法:

试试这个：

df = df[df.image_tagging.map(type)==dict]

演示：

In [146]: df = pd.DataFrame({
     ...:     'A': [{'1':1, 'a':2}, [1,2,3], {'2':2}],
     ...: })

In [147]: df
Out[147]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
1         [1, 2, 3]
2          {'2': 2}

In [148]: df = df[df.A.map(type) == dict]

In [149]: df
Out[149]:
                  A
0  {'1': 1, 'a': 2}
2          {'2': 2}