从 python dataframe 列中删除非 json 对象行

我有一个数据框，该列包含 json 对象和字符串。我想删除不包含 json 对象的行。

下面是我的数据框的样子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"a":9,"b":10,"c":11}]})

print(df)

我应该如何删除仅包含字符串的行，以便在删除这些字符串行后，我可以在下面应用到此列以将 json 对象转换为数据帧的单独列：

from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(df['A'])
print(df)

我想我更喜欢使用isinstance check:

In [11]: df.loc[df.A.apply(lambda d: isinstance(d, dict))]
Out[11]:
                            A
2    {'a': 5, 'b': 6, 'c': 8}
5  {'d': 9, 'e': 10, 'f': 11}

如果你也想包含数字，你可以这样做：

In [12]: df.loc[df.A.apply(lambda d: isinstance(d, (dict, np.number)))]
Out[12]:
                            A
2    {'a': 5, 'b': 6, 'c': 8}
5  {'d': 9, 'e': 10, 'f': 11}

将此调整为您想要包含的任何类型...

最后一步，json_normalize 获取 json 对象的列表，无论出于何种原因，Series 都不好（并给出 KeyError），您可以将其设为一个列表，然后就可以开始了：

In [21]: df1 = df.loc[df.A.apply(lambda d: isinstance(d, (dict, np.number)))]

In [22]: json_normalize(list(df1["A"]))
Out[22]:
     a    b    c    d     e     f
0  5.0  6.0  8.0  NaN   NaN   NaN
1  NaN  NaN  NaN  9.0  10.0  11.0