我已经用pd.read_json（）创建了一个Pandas数据框。当我读入它时，我得到了一些只有一个空列表或无的单元格，并且我想在某些列中检测带有那些[]，无的行。例如：
feat 1 feat 2 feat 3
0 [] [] 5
1 6 8 3
2 None 10 NaN
我要删除行0和2，因为它们具有None / NaN / empty列表。我该如何使用Pandas？
你可以applymap在[]与None到NaN：
注意：替换为None而不是[]...的工作方式...此解决方案似乎有点敏感（因此使用了求反法~）...
In [11]: df.applymap(lambda x: x == [] or x is None)
Out[11]:
feat 1 feat 2 feat 3
0 True True False
1 False False False
2 True False False
In [12]: df.where(~df.applymap(lambda x: x == [] or x is None))
Out[12]:
feat 1 feat 2 feat 3
0 NaN NaN 5
1 6 8 3
2 NaN 10 NaN
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