如何在具有唯一列名的熊猫数据框行中扩展字典？答案

【问题标题】：How to expand dictionaries in rows of pandas dataframe with unique column names?如何在具有唯一列名的熊猫数据框行中扩展字典？
【发布时间】：2022-11-15 08:00:20
【问题描述】：

我有一个数据框，其中的行作为字典，如下所示：

Col1                A      B
{'A': 1, 'B': 23}   apple  carrot 
{'A': 3, 'B': 35}   banana spinach

我想扩展 Col1，使数据框看起来像这样：

Col1.A Col2.B  A      B
1       23    apple  carrot
3       35    banana spinach

我怎样才能在 python 中使用 pandas 来做到这一点？请让我知道是否还有其他方法。

我尝试使用 pd.explode 但新的列名被复制了。如何避免这种情况？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

df["Col1.A"] = df["Col1"].map(lambda x: x["A"])
df["Col1.B"] = df["Col1"].map(lambda x: x["B"])
df.drop("Col1", axis=1, inplace=True)

【讨论】：

无需使用map，您可以直接使用df["Col1"].str['A']

【解决方案2】：

作为不需要了解字典键的通用方法：

df = (pd.json_normalize(df.pop('Col1'))
        .add_prefix('Col1.').join(df)
      )

或者，如果您不想更改 df：

out = (pd.json_normalize(df['Col1'])
       .add_prefix('Col1.')
       .join(df.drop(columns='Col1'))
       )

输出：

   Col1.A  Col1.B               A       B
0       1      23           apple  carrot
1       3      35  banana spinach    None

【讨论】：

【解决方案3】：

要将它们转换为列，您可以使用：

df['Col1'].apply(pd.Series)

输出：

    A   B
0   1   23
1   3   35

然后您可以将其添加到您的数据框中

【讨论】：