我想在 Pandas DataFrame 中展平 JSON 列

Question

我有一个输入数据框 df，如下所示：

id  e
1   {"k1":"v1","k2":"v2"}
2   {"k1":"v3","k2":"v4"}
3   {"k1":"v5","k2":"v6"}

我想“展平”列 'e'，这样我的结果数据框是：

id  e.k1    e.k2
1   v1  v2
2   v3  v4
3   v5  v6

我该怎么做？我尝试使用 json_normalize 但没有太大成功

Answer 1

如果您的列还不是字典，您可以使用map(json.loads) 并应用pd.Series：

s = df['e'].map(json.loads).apply(pd.Series).add_prefix('e.')

或者如果已经是字典，可以直接申请pd.Series：

s = df['e'].apply(pd.Series).add_prefix('e.')

最后使用pd.concat 加入其他列：

>>> pd.concat([df.drop(['e'], axis=1), s], axis=1).set_index('id')    
id e.k1 e.k2
1    v1   v2
2    v3   v4
3    v5   v6

Answer 2

这里有一个使用pandas.io.json.json_normalize():的方法

from pandas.io.json import json_normalize
df = df.join(json_normalize(df["e"].tolist()).add_prefix("e.")).drop(["e"], axis=1)
print(df)
#  e.k1 e.k2
#0   v1   v2
#1   v3   v4
#2   v5   v6

但是，如果您的列实际上是 str 而不是 dict，那么您首先必须使用 json.loads() 对其进行映射：

import json
df = df.join(json_normalize(df['e'].map(json.loads).tolist()).add_prefix('e.'))\
    .drop(['e'], axis=1)