在 pandas 中删除 NA(ish?) 字段

Question

我发现自己NA在 Pandas 的领域里遇到了很多困难。这是一个例子：

audio =('all_audio_languages', lambda x: str(sorted({l.lower() for ls in x.dropna() for l in ls}))),

AttributeError：“NoneType”对象没有属性“lower”

现在，我认为这x.dropna()会删除所有 NA/None/等等。类型，但似乎它们仍然在那里。有没有一种方法可以基本上做一个“硬” dropna()，它摆脱所有会（bool）评估的东西False？

示例数据（虽然它是一个很大的数据框，所以不确定下面是否包含有问题的数据）：

all_audio_languages

['en']

['en']

['en']

['LAS', 'en']

['LAS', 'en']

['en']

['en']

[]

Answer 1

我相信你需要过滤掉None或NaN通过notna：f = lambda x: str(sorted({l.lower() for ls in x.dropna() for l in ls if pd.notna(l)}))audio = ('all_audio_languages', f)不容易测试，但我尝试了一下（功能已更改）：df = pd.DataFrame({'all_audio_languages':[['Las','LAS', 'en', None], ['en','LAS']]})print (df)    all_audio_languages0  [Las, LAS, en, None]1             [en, LAS]f = lambda x: str(sorted({l.lower() for l in x if pd.notna(l)}))print (df['all_audio_languages'].apply(f))0    ['en', 'las']1    ['en', 'las']Name: all_audio_languages, dtype: object