如何将包含字典列表的DataFrame拆分为单独的DataFrame列？
将包含字典列表的DataFrame拆分为单独的DataFrame列可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经导入了所需的Python库，包括pandas。
- 创建一个包含字典列表的DataFrame。例如，我们创建一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为"info"的列，该列包含字典列表。
import pandas as pd
data = {'info': [{'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'},
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'},
{'name': 'Bob', 'age': 35, 'city': 'Chicago'}]}
df = pd.DataFrame(data)- 使用
apply函数和pd.Series将字典列表拆分为单独的列。
df = df['info'].apply(pd.Series)这将创建一个新的DataFrame，其中包含从字典列表中提取的每个键值对作为单独的列。
- 可以通过访问新的DataFrame的列来查看结果。
print(df['name'])
print(df['age'])
print(df['city'])这将分别打印出姓名、年龄和城市的列。
完成上述步骤后，你将成功将包含字典列表的DataFrame拆分为单独的DataFrame列。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
- 云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 物联网平台IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 移动开发平台MPS：https://cloud.tencent.com/product/mps
- 对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 区块链服务BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe
相关·内容
2回答
我有一个Pandas Dataframe，其中包含一个包含键字典的单元格:value对，如下所示：
{"name":"Test Thorton","company":"Test Group","address":"10850 Test #325\r\n","city":"Test City","state_province":"CA","postal_code":"95670","country&
浏览 4提问于2016-09-22得票数 12
我有一个pandas dataframe，它有一个包含json值的列。如下所示：
json_col
0 {"name":"John","role":"manager", "age":40}
1 {"name":"Mary","role":"director", "age":50}
如何使用相应的值将键扩展到pandas dataframe的列中？
期望的结果：
name role
浏览 0提问于2021-10-12得票数 0
我有一个类似于此的Pandas DataFrame：
import pandas as pd
members = [('Chicago', 'IL', '1058'), ('New York', 'NY', '3425'),
('St. Louis', 'MO', '8854')]
labels = ['City', 'State', 'member_id']
df = pd.Da
浏览 5提问于2016-12-07得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个类似如下的Pandas DataFrame：
import pandas as pd
city_names = pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento'])
population = pd.Series([852469, 1015785, 485199])
df = pd.DataFrame({'City name': city_names, 'Population': population})
我正在尝试获取以下输出：
San Frans
浏览 0提问于2020-02-11得票数 0
3回答
我有一只熊猫df，我需要把系列专栏弄平。
data = pd.DataFrame([['TRAN',[{'Name':'Ben','Age':'24'}],'T','Good'],
['LMI',[{'Name':'Zoe','Age':'32'}],'U','Better'],
['
浏览 2提问于2019-06-19得票数 1
回答已采纳
5回答
假设你有一些学生
students = [ ['Jack', 34, 'Sydeny'] ,
['Riti', 30, 'Delhi' ] ,
['Aadi', 16, 'New York'] ]
dfObj = pd.DataFrame(students, columns = ['Name', 'Age', 'City'])
现在你收到了这样的系列：
s = pd.Series(['Riti
浏览 0提问于2019-06-10得票数 1
回答已采纳
5回答
将字典列表转换为数据帧
、、、、
我面临着一个基本的问题，那就是如何转换一个字典列表，这个列表是通过解析一列json格式的文本得到的。以下是数据的简要快照：
[{u'PAGE TYPE': u'used-serp.model.brand.city'},
{u'BODY TYPE': u'MPV Cars',
u'ENGINE CAPACITY': u'1461',
u'FUEL TYPE': u' Diesel',
u'MODEL NAME': u'Renault
浏览 5提问于2016-12-05得票数 4
我正在尝试将嵌套的json扩展到pandas dataframe，但提供的解决方案对我并不起作用。
我的案例是：
我在MongoDB中有json数据。
当我连接这个数据库时，它工作得很好，但问题是当我需要将嵌套的json扩展到pandas dataframe时，因为有一些列中有json对象。
index id name location
0 0001 George [{'country':'Colombia', 'department': 'Antioquia', 'ci
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
下面是我的dataframe，它有两列:列A包含字符串，B列包含字符串列表。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['A','B'])
df.loc[0] = ['apple',['orange','banana','blueberry']]
df.loc[1] = ['orange',['orange','banana','avocado']]
df.loc[2] = [
浏览 0提问于2018-03-23得票数 2
回答已采纳
2回答
import numpy as np
import pandas as pd
data = { 'ID': [112,113],'empDetails':[[{'key': 'score', 'value': 2},{'key': 'Name', 'value': 'Ajay'}, {'key': 'Department', 'value': 'HR'}],[ {'key'
浏览 5提问于2022-11-10得票数 0
我对python非常陌生(我通常使用R)。我有一个地址清单，我需要正常化。我想做以下几点。
使用破坏性包将列表中的每个地址规范化，将数据附加到原始的data.frame.
在github上，很容易看到如何处理一个地址，但我如何对一个列表或地址向量执行此操作？
from scourgify import normalize_address_record
normalize_address_record('123 southwest Main street, Boring, or, 97203')
normalize_address_record({
'addr
浏览 4提问于2021-08-25得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个非常简单的Pandas dataframe，每个单元格都包含一个列表。我想将列表中的每个元素拆分到它自己的列中。我可以通过导出值，然后创建一个新的dataframe来完成此操作。这似乎不是一个好方法，尤其是如果我的dataframe除了list列之外还有一个列。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[[[8,10,12]],
[[7,9,11]]])
df = pd.DataFrame(data=[x[0] for x in df.values])
所需输出：
0 1 2
浏览 1提问于2016-12-02得票数 21
回答已采纳
3回答
我有一个由2002年列和258个行组成的大型Pandas数据，其中每个列代表一个产品，每一行都显示给定一天的每个产品的销售情况。
我想将它转换为一个包含产品名称和销售额的Pandas数据，其中包含2002 * 258 = 516,516行和2列。如何在Python中有效地做到这一点？
以下数据可作为一个例子：
d = {'Product 1': [1, 2], 'Product 2': [3, 4], 'Product 3': [1, 1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
浏览 2提问于2018-04-10得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个有一个列的数据框架，该列是包含地址信息的列表列表。
我的数据：
import pandas as pd
data = [['location1', [(123, 'Number'),('Main', 'Street'),('New York', 'City')]], ['location2', [('Broadway', 'Street'),('New York', 'City'),(11111, 'Z
浏览 2提问于2021-08-20得票数 0
回答已采纳
2回答
我想将列表与数据帧的标题进行比较，只要所有列表元素都与列标题匹配(但列表不需要包含所有列标题)，代码就会继续，并删除标题与列表元素不匹配的任何列。但是，如果某些列表元素与任何列标题都不匹配，则需要用户再次输入新列表。示例如下： import pandas as pd
employees = [('Stuti', 28, 'Varanasi', 20000),
('Saumya', 32, 'Delhi', 25000),
('Aaditya', 25, '
浏览 15提问于2021-09-17得票数 0
1回答
我有一个dataframe，它有一个列，在一些行中包含字符串，在一些行中包含列表。如何将列表分解为单独的列。这就是我们所拥有的-
>>> df2 = pd.DataFrame(["abc","[u'abc', u'xyz']"])
>>> df2
0
0 abc
1 [u'abc', u'xyz']
我想说的是-
0 1
0 abc None
1 abc xyz
我试过
浏览 2提问于2017-05-12得票数 3
1回答
数据集 result = [['Nikolas', 'Webber', 63, 'Male', 'Options', 'Option - 1'],
['Sanaa', 'Kirkpat', 53, 'Male', 'Options', 'Option - 3'],
['Laaibah', 'Andrson', 52, 'Male', 'Options', 'Opt
浏览 28提问于2021-10-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图在pandas.DataFrame中创建一个加权列
我有一个python dictionary，键是pandas.DataFrame列名，值是相应的权重。
我想创建一个基于dictionary和引用pandas.DataFrame列值加权的新列。
考虑到我的dictionary配置会改变并包含“错误配置”，有什么有效的方法来做到这一点呢？
为例：
import pandas as pd
import numpy as np
weights = {'IX1' : 0.3, 'IX2' : 0.2, 'IX3' : 0.4, '
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
回答已采纳
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column)：
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
回答已采纳
我有一个包含两列的dataframe。一列包含不同的类别，另一列包含值。
import pandas as pd
data={"category":["Topic1","Topic2","Topic3","Topic2","Topic1","Topic3"], "value":["hello","hey","hi","name","valuess","python"]}
浏览 3提问于2018-07-25得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
