熊猫数据框中的字典列答案

【问题标题】：Dictionary column in pandas dataframe熊猫数据框中的字典列
【发布时间】：2015-06-02 05:50:44
【问题描述】：

我有一个 csv，我正在读入 pandas 数据框。然而，其中一列是字典的形式。这是一个例子：

ColA, ColB, ColC, ColdD
20, 30, {"ab":"1", "we":"2", "as":"3"},"String"

如何将其变成如下所示的数据框：

ColA, ColB, AB, WE, AS, ColdD
20, 30, "1", "2", "3", "String"

编辑我解决了这个问题，它看起来像这样，但它是一个需要解析的字符串，而不是 dict 对象。

【问题讨论】：

您确定这正是 csv 文件的格式吗？如果是这样，格式是可怕的。为了正确解析，应该从条目中删除前导空格，“{...}”应该用双引号括起来，“{...}”中不应该有双引号本身。是否可以重新格式化csv？如果没有，最好的解决方案可能是编写一个 python 函数来重新格式化文件，然后解析它，最后创建一个 DataFrame。或者你的意思是你已经在 DataFrame 中拥有了所有东西？可能我还是有点迷茫。
Splitting dictionary/list inside a Pandas Column into Separate Columns的可能重复

标签： python dictionary pandas

【解决方案1】：

根据https://stackoverflow.com/a/38231651/454773，您可以使用.apply(pd.Series) 将包含列的dict 映射到新列，然后将这些新列连接回原始数据框减去包含原始dict 的列：

dw=pd.DataFrame( [[20, 30, {"ab":"1", "we":"2", "as":"3"},"String"]],
                columns=['ColA', 'ColB', 'ColC', 'ColdD'])
pd.concat([dw.drop(['ColC'], axis=1), dw['ColC'].apply(pd.Series)], axis=1)

ColA    ColB    ColdD   ab  as  we
20      30      String  1   3   2

【讨论】：

出色的回答谢谢。正好可以帮助我了解如何提取存储在数据框列中的字典中的值。谢谢。如果你问我 - 更蟒蛇的方式来做到这一点！
我确实有一个与这个问题非常相似的问题：stackoverflow.com/questions/51027339/… 找不到人回答我的问题，我也会在这里提问。如何将字典的内容只放在一个单元格中而不是跨列？
@psychemedia 很好的答案！非常感谢，这对我有类似的案例有帮助！

【解决方案2】：

所以从你的一行df开始

    Col A   Col B   Col C                           Col D
0   20      30      {u'we': 2, u'ab': 1, u'as': 3}  String1

编辑：根据 OP 的评论，我假设我们需要先转换字符串

import ast
df["ColC"] =  df["ColC"].map(lambda d : ast.literal_eval(d))

然后我们将 Col C 转换为 dict，转置它，然后将其连接到原始 df

dfNew = df.join(pd.DataFrame(df["Col C"].to_dict()).T)
dfNew

给你这个

    Col A   Col B   Col C                           Col D   ab  as  we
0   20      30      {u'we': 2, u'ab': 1, u'as': 3}  String1 1   3   2

然后我们只需要在dfNew中选择我们想要的列

dfNew[["Col A", "Col B", "ab", "we", "as", "Col D"]]

    Col A   Col B   ab  we  as  Col D
0   20      30      1   2   3   String1

【讨论】：

谢谢，但我收到了这个错误：ValueError: If using all scalar values, you must pass an index - 当我尝试执行 dfNew 步骤时。
好的，在 dfNew 步骤之前尝试这两行。我也更新了我的答案。导入 ast df["ColC"] = df["ColC"].map(lambda d : ast.literal_eval(d))
感谢您的解决方案。有一个看起来像字典的字符串，我花了一段时间才弄清楚我需要转换它。
具有比使用apply快得多的优势。

【解决方案3】：

类似的东西呢：

import pandas as pd

# Create mock dataframe
df = pd.DataFrame([
    [20, 30, {'ab':1, 'we':2, 'as':3}, 'String1'],
    [21, 31, {'ab':4, 'we':5, 'as':6}, 'String2'],
    [22, 32, {'ab':7, 'we':8, 'as':9}, 'String2'],
], columns=['Col A', 'Col B', 'Col C', 'Col D'])

# Create dataframe where you'll store the dictionary values
ddf = pd.DataFrame(columns=['AB','WE','AS'])

# Populate ddf dataframe
for (i,r) in df.iterrows():
    e = r['Col C']
    ddf.loc[i] = [e['ab'], e['we'], e['as']]

# Replace df with the output of concat(df, ddf)
df = pd.concat([df, ddf], axis=1)

# New column order, also drops old Col C column
df = df[['Col A', 'Col B', 'AB', 'WE', 'AS', 'Col D']]

print(df)

输出：

Col A Col B AB WE AS Col D 0 20 30 1 2 3 字符串1 1 21 31 4 5 6 字符串2 2 22 32 7 8 9 字符串2

【讨论】：