从 DataFrame 中的字典列表创建一个字典答案

【问题标题】：create one dict from list of dicts in DataFrame从 DataFrame 中的字典列表创建一个字典
【发布时间】：2020-08-31 01:07:03
【问题描述】：

我正在努力使用简单的 lambda 转换存储在 df 列中的嵌套字典列表，但卡住了。

我的 df 看起来像

index   synthkey    celldata
0   870322681ffffff [{'3400_251': {'s': -77, 'q': -8}}, {'3400_426': {'s': -116, 'q': -16}}]
0   87032268effffff [{'3400_376': {'s': -97, 'q': -12}}, {'3400_426': {'s': -88, 'q': -12}}]

我想要实现的是这样：

index   synthkey    celldata
0   870322681ffffff {'3400_251': {'s': -77, 'q': -8},'3400_426': {'s': -116, 'q': -16}}

我尝试过多次尝试，例如：

df['dicts'] = df['celldata'].apply(lambda x: {}.update(*x))

或

df['dicts'] = df.apply(lambda x: {*x['celldata']})

但它让我无法解决问题。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary lambda

【解决方案1】：

让我们试试ChainMap

from collections import ChainMap
df['dicts']=df['celldata'].map(lambda x : dict(ChainMap(*x)))

【讨论】：

看起来它正在工作！但它是什么黑魔法以及为什么我从未听说过 ChainMap :)
@morf 啊哈~stackoverflow.com/questions/23392976/…
@YORBEN_S 谢谢，这似乎是最简单的方法。可惜没听说过ChainMap。我的错！

【解决方案2】：

使用简单的 for 循环使用 merge_dict = {**dict_one, **dict_two} 合并字典。

df = pd.DataFrame([{
    'index': 0,
    'synthkey': '870322681ffffff',
    'celldata': [{'3400_251': {'s': -77, 'q': -8}}, {'3400_426': {'s': -116, 'q': -16}}]
},{
    'index': 0,
    'synthkey': '87032268effffff',
    'celldata': [{'3400_376': {'s': -97, 'q': -12}}, {'3400_426': {'s': -88, 'q': -12}}]
}])

def merge_dicts(list_of_dicts):
    out = {}
    for elem in list_of_dicts:
        out = {**out, **elem}
    return out

df['new'] = df['celldata'].apply(merge_dicts)
print(df.head())
#    index         synthkey                                           celldata  \
# 0      0  870322681ffffff  [{'3400_251': {'s': -77, 'q': -8}}, {'3400_426...   
# 1      0  87032268effffff  [{'3400_376': {'s': -97, 'q': -12}}, {'3400_42...   

#                                                  new  
# 0  {'3400_251': {'s': -77, 'q': -8}, '3400_426': ...  
# 1  {'3400_376': {'s': -97, 'q': -12}, '3400_426':...

【讨论】：