将dataframe列中的嵌套字典拆分成新行可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
data = {'id': [1, 2],
'info': [{'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'},
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'}]}
df = pd.DataFrame(data)
json_normalize
函数将嵌套字典拆分成新行:df_normalized = pd.json_normalize(df['info'])
df_merged = pd.concat([df.drop('info', axis=1), df_normalized], axis=1)
最终,df_merged
将包含拆分后的新行。
这种方法适用于dataframe中的某一列包含嵌套字典的情况。它将嵌套字典的键作为新列,并将对应的值填充到相应的位置。这样可以更方便地对嵌套字典进行分析和处理。
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