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在python中,如何将单个dataframe列中的多个键值对字符串拆分成一个新的dataframe?

在Python中,可以使用pandas库来将单个dataframe列中的多个键值对字符串拆分成一个新的dataframe

首先,需要导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

假设有一个dataframe对象名为df,其中有一列名为key_value_pairs,包含多个键值对字符串,格式如下:

代码语言:txt
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key_value_pairs
0   key1:value1,key2:value2,key3:value3
1   key4:value4,key5:value5
2   key6:value6,key7:value7,key8:value8,key9:value9

我们可以使用str.split()方法将每个字符串拆分成键值对列表,并使用apply()方法将其应用到整个列上。然后,可以使用pd.DataFrame()函数将拆分后的键值对列表转换为一个新的dataframe

以下是完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'key_value_pairs': ['key1:value1,key2:value2,key3:value3',
                                       'key4:value4,key5:value5',
                                       'key6:value6,key7:value7,key8:value8,key9:value9']})

# 拆分键值对字符串并创建新的dataframe
new_df = pd.DataFrame(df['key_value_pairs'].str.split(',').apply(lambda x: dict(kv.split(':') for kv in x)).tolist())

# 打印新的dataframe
print(new_df)

运行以上代码,将得到拆分后的新dataframe

代码语言:txt
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   key1  key2  key3  key4  key5  key6  key7  key8  key9
0  value1  value2  value3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  value4  value5  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  value6  value7  value8  value9

在新的dataframe中,每个键值对都被拆分成了一个列,并且对应的键和值被放置在相应的位置上。

希望以上内容对你有帮助!如果你对其他问题有疑问,请随时提问。

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