将列表转换为 DataFrame 并在 DataFrame 列中拆分嵌套字典 - Python 3.6

【问题标题】：Convert List to DataFrame and Split nested dictionary inside DataFrame column - Python 3.6将列表转换为 DataFrame 并在 DataFrame 列中拆分嵌套字典 - Python 3.6
【发布时间】：2019-03-03 11:24:22
【问题描述】：

我想将 List 转换为 DataFrame 并在 DataFrame 列中拆分嵌套字典，下面是我的代码。

import pandas

d = [{"key":1000000, "name":"Aelf", "level":0, "hasData":"true", "fields":{"id":"elf"}}]
pd.DataFrame(d)

我想将“字段”拆分为新列“id”

key name    level   hasData fields  id
1000000 Aelf    0   true    {'id': 'elf'}   elf

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas list dictionary

【解决方案1】：

使用concat

pd.concat([df,df.fields.apply(pd.Series)],axis=1)
Out[308]: 
          fields hasData      key  level  name   id
0  {'id': 'elf'}    true  1000000      0  Aelf  elf

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将join 与pop + tolist 一起使用：

d = [{"key":1000000, "name":"Aelf", "level":0, "hasData":"true", "fields":{"id":"elf"}},
     {"key":2000000, "name":"Cdaf", "level":1, "hasData":"false", "fields":{"id":"deer"}}]
df = pd.DataFrame(d)

res = df.join(pd.DataFrame(df.pop('fields').tolist()))

结果：

  hasData      key  level  name    id
0    true  1000000      0  Aelf   elf
1   false  2000000      1  Cdaf  deer

【讨论】：