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如何将dataframe列中的嵌套字典拆分成新行?

将dataframe列中的嵌套字典拆分成新行可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
  1. 创建一个示例dataframe:
代码语言:txt
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data = {'id': [1, 2],
        'info': [{'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'},
                 {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'}]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用json_normalize函数将嵌套字典拆分成新行:
代码语言:txt
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df_normalized = pd.json_normalize(df['info'])
  1. 将拆分后的新行与原始dataframe进行合并:
代码语言:txt
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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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请注意,以上链接仅为示例,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

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