如何取消嵌套熊猫中一列的“字典式”值？答案

【问题标题】：How can I unnest the "dictionary like" values of one column in pandas?如何取消嵌套熊猫中一列的“字典式”值？
【发布时间】：2021-08-17 17:34:46
【问题描述】：

因此，在运行从网站收集数据的脚本后，我最终得到了一个与下面的完全一样的 pandas 数据框：

id	date	list
1	2021-05-01	{'date': '2021-05-01', 'data_usage': '200mb', 'device_name': 'iphone'}
1	2021-05-02	{'date': '2021-05-02', 'data_usage': '900mb', 'device_name': 'iphone'}
3	2021-05-01	{'date': '2021-05-01', 'data_usage': '1gb', 'device_name': 'android'}
3	2021-05-02	{'date': '2021-05-02', 'data_usage': '2gb', 'device_name': 'android'}

但是，我需要取消嵌套 'list' 列，因此 'data_usage' 和 'device_name' 都将成为列。我怎样才能做到这一点？顺便说一下，此列上没有“null”或空值。

谢谢！

【问题讨论】：

df["list"].apply(pd.Series)
当我创建一个像 df2 = df["list"].apply(pd.Series) 这样的新数据框时，它工作得很好。但是我怎样才能做到这一点并将这些新列添加到原始数据框中？
我设法修复它： df2 = df_completa["list"].apply(pd.Series) df = pd.concat([df, df2], keys=['start_date', 'date '], 轴=1)

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

一行...

试试：

pd.concat([df.drop(['list', 'date'], axis=1), df['list'].map(eval).apply(pd.Series)], axis=1)

输出：

    id  date        data_usage   device_name
0   1   2021-05-01  200mb        iphone
1   1   2021-05-02  900mb        iphone
2   3   2021-05-01  1gb          android
3   3   2021-05-02  2gb          android

【讨论】：