如何使用熊猫规范化来自excel文件的嵌套字典数据答案

【问题标题】：How to normalize nested dictionary data coming from an excel file Using pandas如何使用熊猫规范化来自excel文件的嵌套字典数据
【发布时间】：2021-11-13 04:07:49
【问题描述】：

我有以下 excel 数据进来，我正在尝试规范化数据嵌套字典的几个字段中的数据。

例子：

custid	rules
100	{'tax':{'property_tax':1000,'schooltax':200}, 'hoa':195, 'pmi':'49'}
101	{'pmi':22}
102

我想看看这样的东西：

custid	property_tax	schooltax	hoa	pmi
100	1000	200	195	49
101				22
102

我正在使用 python 3.7 和 pandas 来规范化数据。但它不工作？我们如何对上面的excel数据进行归一化？

【问题讨论】：

请编辑您的代码尝试解决这个问题。
欢迎来到 Stack Overflow。对于这样的问题，你真的应该发布一个最小的可重现示例：链接/图像是“额外的”，用 python 写你的表。更多信息here

标签： python pandas dictionary normalization

【解决方案1】：

你应该应用这样的东西：

df['property_tax'] = df.apply(lambda x: x['rules']['tax']['property_tax'], axis=1)
df['schooltax'] = df.apply(lambda x: x['rules']['tax']['schooltax'], axis=1)
df['hoa'] = df.apply(lambda x: x['rules']['hoa'], axis=1)
df['property_tax'] = df.apply(lambda x: x['rules']['pmi'], axis=1)

编辑：如果某些行没有某些字段的值，则应使用 dict.get('x', '') 而不是 dict['x']，这会引发错误。

【讨论】：