如何將字典（熊貓系列）中的鍵拉到自己的行中？

這是我的示例資料，其中包含兩個欄位，其中最后一個 [爆發] 是熊貓系列。

開始：

目標（Excel 模型）：

復制代碼：

import pandas as pd
import json

d = {'report_id': [100, 101], 'outbreak': [
    '{"outbreak_100":{"name":"Chris","disease":"A-Pox"},"outbreak_101":{"name":"Stacy","disease": "H-Pox"}}', 
    '{"outbreak_200":{"name":"Brandon","disease":"C-Pox"},"outbreak_201":{"name":"Karen","disease": "G-Pox"},"outbreak_202":{"name":"Tim","disease": "Z-Pox"}}']}

df = pd.DataFrame(data=d)
print(type(df['outbreak']))
display(df)

#Ignore
df = pd.json_normalize(df['outbreak'].apply(json.loads), max_level=0)
display(df)

嘗試：我考慮使用 json_normalize() 將每個 [outbreak_id] 轉換為自己的欄位，然后使用 pandas.wide_to_long() 來獲得我的最終輸出。它在測驗中有效，但我擔心的是我的實際生產資料是如此長且嵌套，以至于它最終會在旋轉之前生成數十萬個欄位。這對我來說聽起來不太好，為什么我也希望避免回圈迭代。

我也考慮過使用 df = df.explode('outbreak') 但我得到一個 KeyError: 0

也許有人比我有更好的主意？謝謝你。

uj5u.com熱心網友回復：

試試這個

import json
d = {'report_id': [100, 101], 'outbreak': [
    '{"outbreak_100":{"name":"Chris","disease":"A-Pox"},"outbreak_101":{"name":"Stacy","disease": "H-Pox"}}', 
    '{"outbreak_200":{"name":"Brandon","disease":"C-Pox"},"outbreak_201":{"name":"Karen","disease": "G-Pox"},"outbreak_202":{"name":"Tim","disease": "Z-Pox"}}']}

df = pd.DataFrame(data=d)
# use json.loads to parse the json and construct df from it
df = pd.DataFrame(df.set_index('report_id')['outbreak'].map(json.loads).to_dict()).stack().rename_axis(['outbreak_id', 'report_id'], axis=0).reset_index(name='outbreak_value')
print(df)
    outbreak_id  report_id                           outbreak_value
0  outbreak_100        100    {'name': 'Chris', 'disease': 'A-Pox'}
1  outbreak_101        100    {'name': 'Stacy', 'disease': 'H-Pox'}
2  outbreak_200        101  {'name': 'Brandon', 'disease': 'C-Pox'}
3  outbreak_201        101    {'name': 'Karen', 'disease': 'G-Pox'}
4  outbreak_202        101      {'name': 'Tim', 'disease': 'Z-Pox'}

uj5u.com熱心網友回復：

您可以嘗試使用astconvert to dictformat ，然后我們進行轉換

import ast 
out = df.pop('outbreak').map(ast.literal_eval).apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1).join(df)
out.columns = ['outbreak_id','outbreak_value','report_id']
Out[157]: 
        level_1                                        0  report_id
0  outbreak_100    {'name': 'Chris', 'disease': 'A-Pox'}        100
0  outbreak_101    {'name': 'Stacy', 'disease': 'H-Pox'}        100
1  outbreak_200  {'name': 'Brandon', 'disease': 'C-Pox'}        101
1  outbreak_201    {'name': 'Karen', 'disease': 'G-Pox'}        101
1  outbreak_202      {'name': 'Tim', 'disease': 'Z-Pox'}        101

uj5u.com熱心網友回復：

一種方法是將每次爆發的 json 轉換為字典，列出所有字典鍵/值對的串列，然后分解該串列并將值轉換為所需的兩個列：

df['outbreak'] = df['outbreak'].apply(lambda v:json.loads(v).items())
df = df.explode('outbreak')
df[['outbreak_id', 'outbreak_value']] = pd.DataFrame(df.pop('outbreak').tolist(), index=df.index)

輸出（用于您的樣本資料）：

   report_id   outbreak_id                           outbreak_value
0        100  outbreak_100    {'name': 'Chris', 'disease': 'A-Pox'}
0        100  outbreak_101    {'name': 'Stacy', 'disease': 'H-Pox'}
1        101  outbreak_200  {'name': 'Brandon', 'disease': 'C-Pox'}
1        101  outbreak_201    {'name': 'Karen', 'disease': 'G-Pox'}
1        101  outbreak_202      {'name': 'Tim', 'disease': 'Z-Pox'}

注意：如果outbreak值已經是dicts，不是JSON，將此代碼的第一行更改為：

df['outbreak'] = df['outbreak'].apply(dict.items)

標籤：Python 熊猫 数据框 字典 系列

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