如何扁平化pandas数据帧多列中的字典列表

在pandas中，可以使用apply函数和lambda表达式来扁平化数据帧中多列的字典列表。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个包含字典列表的数据帧：

data = {'col1': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}],
        'col2': [{'key5': 'value5', 'key6': 'value6'}, {'key7': 'value7', 'key8': 'value8'}]}
df = pd.DataFrame(data)

数据帧df的结构如下所示：

           col1          col2
0  {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  {'key5': 'value5', 'key6': 'value6'}
1  {'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}  {'key7': 'value7', 'key8': 'value8'}

现在，我们可以使用apply函数和lambda表达式来扁平化数据帧中的字典列表。我们定义一个函数flatten_dict，该函数将字典列表展开为多列：

def flatten_dict(row):
    flattened_dict = {}
    for d in row:
        flattened_dict.update(d)
    return pd.Series(flattened_dict)

然后，我们可以将该函数应用于数据帧的每一行，使用apply函数和lambda表达式：

df_flattened = df.apply(lambda row: flatten_dict(row), axis=1)

最后，我们可以将扁平化后的数据帧与原始数据帧进行合并，得到最终的结果：

df_final = pd.concat([df, df_flattened], axis=1)

最终的结果如下所示：

           col1          col2   key1   key2   key3   key4   key5   key6   key7   key8
0  {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  {'key5': 'value5', 'key6': 'value6'}  value1  value2    NaN    NaN  value5  value6    NaN    NaN
1  {'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}  {'key7': 'value7', 'key8': 'value8'}     NaN    NaN  value3  value4    NaN    NaN  value7  value8

在这个例子中，我们使用了pandas库中的apply函数和lambda表达式来扁平化数据帧中多列的字典列表。这种方法可以将字典列表展开为多列，并将扁平化后的数据与原始数据进行合并，得到一个包含所有键值对的数据帧。

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