如何从 Python Pandas Dataframe 中的 STRING 列中提取嵌套字典？答案

【问题标题】：How to extract a nested dictionary from a STRING column in Python Pandas Dataframe?如何从 Python Pandas Dataframe 中的 STRING 列中提取嵌套字典？
【发布时间】：2021-03-01 07:31:15
【问题描述】：

有一张表，其列event 的一个数据点如下所示：

'事件是一个字符串列！

df['event']
RETURNS:
"{'eventData': {'type': 'page', 'name': "WHAT'S UP"}, 'eventId': '1003', 'deviceType': 'kk', 'pageUrl': '/chick 2/whats sup', 'version': '1.0.0.888-10_7_2020__4_18_30', 'sessionGUID': '1b312346a-cd26-4ce6-888-f25143030e02', 'locationid': 'locakdi-3b0c-49e3-ab64-741f07fd4cb3', 'eventDescription': 'Page Load'}"

我正在尝试从字典中提取嵌套字典 eventData 并创建一个新列，如下所示：

df['event'] 
RETURNS: 
{'eventId': '1003', 'deviceType': 'kk', 'pageUrl': '/chick 2/whats sup', 'version': '1.0.0.888-10_7_2020__4_18_30', 'sessionGUID': '1b312346a-cd26-4ce6-888-f25143030e02', 'locationid': 'locakdi-3b0c-49e3-ab64-741f07fd4cb3', 'eventDescription': 'Page Load'}

df['eventData']
RETURNS:
{'type': 'page', 'name': "WHAT'S UP"}

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python regex pandas dataframe re

【解决方案1】：

我会考虑在event 列上使用pandas apply 方法。

如果 eventData 键预计会出现在数据框所有行的 event 列字典中，则以下内容可能就足够了

import json
import numpy as np

def get_event_data_from_event(event_str):
    """
    Convert event string to dict and return event_data
    """
    try:
        event_as_dict = json.loads(event_str)
    except json.decoder.JSONDecodeError:
        return np.nan
    else
        if not "eventData" in event_as_dict.keys():
            return np.nan
        return event_as_dict["eventData"]  

df["eventData"] = df["event"].apply(lambda x: get_event_data_from_event(x))

如果event 字典的格式不符合您的预期，则eventData 列中的该行将返回N/A。

然后您可以使用 dropna 删除那些不符合要求的行，如下所示：

df_subset = df.dropna(axis='columns', subset="eventData")

【讨论】：

抱歉误导。 'event' 列实际上是一个 STRING 列。我能想到的唯一方法是应用 REGEX 从该字符串中获取第二个大括号“{ }”并创建一个新列。您知道如何为这种情况构建正则表达式吗？
我已经更新了上面的答案，期望事件列是一个字符串。您可以使用json.loads 将 json 字符串加载为 dict/list 对象。

【解决方案2】：

我终于从另一个帖子中找到了答案： Python flatten multilevel/nested JSON

使用方法： json_col = pd.DataFrame([flatten_json(x) for x in df['json_column']])

def flatten_json(nested_json, exclude=['']):
    out = {}
    def flatten(x, name='', exclude=exclude):
        if type(x) is dict:
            for a in x:
                if a not in exclude: flatten(x[a], name + a + '_')
        elif type(x) is list:
            i = 0
            for a in x:
                flatten(a, name + str(i) + '_')
                i += 1
        else:
            out[name[:-1]] = x

    flatten(nested_json)
    return out

【讨论】：