将 pandas DataFrame 行映射到 pandas Series

Question

我需要创建一个 pandas 系列，其元素每个都是 DataFrame 中一行的函数。具体来说，这是一个“元数据”列，它是一个 json 字符串，我想要一系列 dicts，它们是 json 加上其余的列。理想情况下，我想要与数据框的 map 方法等效的东西：

df.map(lambda row: json.loads(row.metadata).update({'timestamp':row.timestamp}))

（更新是破坏性的，不会返回新的字典，但你明白了）

编辑：你可以复制这个

metadata    timestamp
"{'a':1,'b':2}" 000000001
"{'a':1,'c':2}" 000000002
"{'a':1,'c':2}" 000000003

并用

加载它

In [8]: import pandas as pd

In [9]: pd.read_clipboard()
Out[9]:
        metadata  timestamp
0  {'a':1,'b':2}          1
1  {'a':1,'c':2}          2
2  {'a':1,'c':2}          3

所需的结果应该是带有此列表内容的 pandas.Series：

[{"a":1,"b":2,"timestamp":000000001}
{"a":1,"c":2,"timestamp":000000002}
{"a":1,"c":2,"timestamp":000000003}]

Answer 1

如何修改字符串？ 比如：

new_metadata = df.apply(lambda x: '{}\b,"timestamp":{}}}'.format(x.metadata,x.timestamp),axis=1)

产生：

In [1]: new_metadata
Out[2]: 
0    {'a':1,'b':2,"timestamp":1}
1    {'a':1,'c':2,"timestamp":2}
2    {'a':1,'c':2,"timestamp":3}