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BERA
Asked: 2024-01-17 03:27:31 +0800 CST

包含新列的字典列表的列

  • 772

我有一个数据框，column2其中每一行都有一个字典列表。

import pandas as pd
data = [{"id":1,
         "column1":123, 
         "column2":[{"a":1}, {"b":"X"}, {"c":'2023-01-16'}]}]

df = pd.DataFrame(data)
   # id  column1                                      column2
   # 1      123  [{'a': 1}, {'b': 'X'}, {'c': '2023-01-16'}]

我正在尝试从要创建的字典中创建三个新列：

#id   column1   a   b   c
# 1   123       1   X   2023-01-16

我试过这个：

df = df.explode(column="column2")
#    column1              column2
# 0      123             {'a': 1}
# 0      123           {'b': 'X'}
# 0      123  {'c': '2023-01-16'}
df["column2"].apply(pd.Series)
#           0           1                    2
# 0  {'a': 1}  {'b': 'X'}  {'c': '2023-01-16'}

但我无法让它按照我想要的方式工作。

我该如何解决这个问题？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    您可以结合字典的合并（例如与ChainMap）和json_normalize：

    from collections import ChainMap

df = df.join(pd.json_normalize([dict(ChainMap(*l)) for l in df.pop('column2')]))

# or
# df = df.join(pd.json_normalize(df.pop('column2')
#                                  .map(lambda x: dict(ChainMap(*x)))))

    输出：

       id  column1           c  b  a
0   1      123  2023-01-16  X  1
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