将 NaN 替换为 pandas 数据框中的空列表

我正在尝试用空列表 [] 替换数据中的一些 NaN 值。但是该列表表示为 str 并且不允许我正确应用 len() 函数。无论如何，有没有办法用 pandas 中的实际空列表替换 NaN 值？

In [28]: d = pd.DataFrame({'x' : [[1,2,3], [1,2], np.NaN, np.NaN], 'y' : [1,2,3,4]})

In [29]: d
Out[29]:
           x  y
0  [1, 2, 3]  1
1     [1, 2]  2
2        NaN  3
3        NaN  4

In [32]: d.x.replace(np.NaN, '[]', inplace=True)

In [33]: d
Out[33]:
           x  y
0  [1, 2, 3]  1
1     [1, 2]  2
2         []  3
3         []  4

In [34]: d.x.apply(len)
Out[34]:
0    3
1    2
2    2
3    2
Name: x, dtype: int64

这可以使用isnull and loc掩盖该系列：

In [90]:
d.loc[d.isnull()] = d.loc[d.isnull()].apply(lambda x: [])
d

Out[90]:
0    [1, 2, 3]
1       [1, 2]
2           []
3           []
dtype: object

In [91]:
d.apply(len)

Out[91]:
0    3
1    2
2    0
3    0
dtype: int64

你必须使用以下方法来执行此操作apply为了使列表对象不被解释为数组来分配回 df，它将尝试将形状对齐回原始系列

EDIT

使用更新后的示例可以实现以下效果：

In [100]:
d.loc[d['x'].isnull(),['x']] = d.loc[d['x'].isnull(),'x'].apply(lambda x: [])
d

Out[100]:
           x  y
0  [1, 2, 3]  1
1     [1, 2]  2
2         []  3
3         []  4

In [102]:    
d['x'].apply(len)

Out[102]:
0    3
1    2
2    0
3    0
Name: x, dtype: int64