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Pandas:如何将列中的字典列表映射为新行

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库,它提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在处理数据时,有时候会遇到列中包含字典列表的情况,需要将其映射为新的行。下面是一种实现方法:

  1. 首先,导入pandas库并读取包含字典列表的数据集:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取包含字典列表的数据集
data = pd.DataFrame({'col1': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}]})
  1. 使用apply函数和pd.Series构造函数将字典列表映射为新的行:
代码语言:txt
复制
# 将字典列表映射为新的行
new_data = data['col1'].apply(pd.Series)

这样,原先的列中的字典列表就被映射为了新的行,每个键值对都成为了新的列。

  1. 如果字典列表中的键值对数量不一致,可以使用fillna函数填充缺失值:
代码语言:txt
复制
# 填充缺失值
new_data = new_data.fillna('')

这样,缺失的键值对会被填充为空字符串。

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取包含字典列表的数据集
data = pd.DataFrame({'col1': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}]})

# 将字典列表映射为新的行
new_data = data['col1'].apply(pd.Series)

# 填充缺失值
new_data = new_data.fillna('')

print(new_data)

这样,你就可以将列中的字典列表映射为新的行了。

Pandas的优势在于其强大的数据处理和分析能力,可以方便地进行数据清洗、转换、统计和可视化等操作。它广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析、社交网络分析等领域。

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