Удалить строку после предопределенной строки из вложенного списка словарей с пандами

У меня есть фрейм данных со следующей структурой:

[
    {
        "key1":"value1",
        "key2":"2",
        "key3":["a","b2","keep this exemple from work_text_reviews_count of 450"],
    },
    {
        "key1":"value1",
        "key2":"2",
        "key3":[],
    }
]

Как я могу удалить строку из предопределенной строки с пандами без изменения структуры.

предопределенная строка = "из work_text_reviews_count из"

текст, который я хочу удалить "из work_text_reviews_count из 450"

Ожидаемый результат:

[
    {
        "key1":"value1",
        "key2":"2",
        "key3":["a","b2","keep this exemple"],
    },
    {
        "key1":"value1",
        "key2":"2",
        "key3":[],
    }
]

python pandas

21.03.2022 14:28

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Здесь у вас нет большого выбора, кроме как зацикливаться.

обновленный вопрос:

pat = " from work_text_reviews_count of"
df['key3'] = [[x.split(pat)[0] for x in l] for l in df['key3']]

выход:

     key1 key2                        key3
0  value1    2  [a, b2, keep this exemple]
1  value1    2                          []

старый пример

Чтобы обновить данные на месте:

for l in df['details']:
    for d in l:
        if "average_rating" in d:
            d["average_rating"] = d["average_rating"].split()[0]

выход:

    name                                                               details
0  Book1   [{'id': 30278752, 'isbn': ' 1594634025', 'average_rating': '3.92'}]
1  Book2  [{'id': 34006942, 'isbn': '  1501173219', 'average_rating': '4.33'}]

Извините, я привел неправильный пример: / я обновил свой пост

— 21.03.2022 14:42

@Prestige, это все та же логика, вам нужно зациклиться

— 21.03.2022 14:42

Но я не могу разделить() с позицией 0 (потому что у меня несколько строк, и я не знаю, в какой позиции будет предопределенная строка

— 21.03.2022 14:44

вы можете разделить на 'from work_text_reviews_count of';) или использовать регулярное выражение, если оно более сложное

— 21.03.2022 14:45

@Prestige см. пример обновления

— 21.03.2022 14:49

21.03.2022 14:31