如何将每个嵌套字典的元素转换为新的 pandas 列？答案

【问题标题】：How to convert each nested dictionary' element to a new pandas column?如何将每个嵌套字典的元素转换为新的 pandas 列？
【发布时间】：2021-05-05 01:25:53
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框结构。有两 (2) 列：id 和 info（对象）

                    id                                                                    info
0    14050000893760073  [{'route_id': '1', 'stop_id': '1'}, {'route_id': '2', 'stop_id': '2'}]

我想将此格式转换为以下格式：

                  id  route_id  stop_id
0  14050000893760073         1        1
1  14050000893760073         2        2

有什么想法吗？提前谢谢！

【问题讨论】：

df[['id']].join(pd.DataFrame(df['info'].explode().tolist()) 试试这个，因为我无法复制你的问题
@anky 我收到了这个错误：TypeError: object of type 'float' has no len()
给我们print(df.head())，因为我只是猜到了
@anky print(df.head()) 与我最初发布的内容相同

标签： python pandas dataframe dictionary nested

【解决方案1】：

df2 = df.explode('info', ignore_index=True)
df2
   id                 info
0  14050000893760073  {'route_id': '1', 'stop_id': '1'}
1  14050000893760073  {'route_id': '2', 'stop_id': '2'}


info_df = df2["info"].apply(pd.Series)
info_df
     route_id  stop_id
0        1       1
1        2       2

result = pd.concat([df2, info_df], axis=1).drop('info', axis=1)
result
    id              route_id    stop_id
0   14050000893760073   1   1
1   14050000893760073   2   2

首先，分解info 列中的列表。然后，您从该列创建一个数据系列。最后，您将info_df 和您的数据框连接起来以给出最终结果。

【讨论】：