解析数据框中的多个字典列以分隔列答案

【问题标题】：Parsing multiple dictionary columns in a dataframe to separate columns解析数据框中的多个字典列以分隔列
【发布时间】：2020-01-28 10:04:35
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，它有一列包含多个字典值。

我使用 pd.series 将这些 dict 扁平化为单独的列。现在一列被分成 14 列。但它在每行 14 列中仍然有字典值。

以A、B、C..的方式有14列的样本数据：

index     A                                                                                  B                                                                C
  0      {'field_name': 'Supplier Name',                                            {'field_name': 'BG', 'user_value': None,                              {'field_name': 'VATNumber', 'user_value': None,
         'user_value': None, 'value' : 'ABCD'}                         'value': '764065'}                                                   'value': 'SE1234556'}

如何进一步将它们提取为单独的列，如下所示：

field_name               user_value      value
Supplier Name            None            ABCD
BG                       None            764065         
VATNumber                None            SE1234556

代码：

df = pd.DataFrame(data) #data is a list of 'values'
df1 = df['values'].apply(pd.Series)
#naming the multiple columns as A, B..
column_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O']
df1 = pd.DataFrame(df1.values, columns = column_names)

【问题讨论】：

一些示例数据会很可爱:)
如果你使用系列，那么你只会得到一维系列，你能分享你的代码吗？
如果您可以以文本方式粘贴数据，我们将更容易复制。无论如何，你可以试试：new_df = pd.DataFrame(df.values.flatten().tolist())
请勿发布图片，将数据以文本形式发布，以便他人轻松复制复制
图片不存在。

标签： python pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

您可以使用 json_normalize 将 dict 标准化为列

from pandas.io.json import json_normalize
pd.concat([json_normalize(df[c]) for c in df])

    field_name      user_value  value
0   Supplier Name   None        ABCD
0   BG              None        764065
0   VATNumber       None        SE1234556

【讨论】：

我收到一个错误：AttributeError: 'float' object has no attribute 'items'
请提供代码以重现您的输入数据框。此解决方案适用于您提供的示例。
我解决了。必须删除数据框中的 NaN 值。非常感谢！