將包含dict串列的列更改為DataFrame中的列

我有以下 DataFrame，其中包含一個列是 dict 專案串列：

    d = pd.DataFrame([
        ['Green', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
        ['Apply', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
        ['Range', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
        ['Peop',  [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]]
        ], columns=['Name', 'Legal Description'])

我想把它轉換成一個簡單的 DataFrame 像這樣：

    d = pd.DataFrame([
        ['Green', 'STERLING GREEN SO', '01', 'L0038', 'B0008'],
        ['Apply', 'STERLING GREEN SO', '01', 'L0038', 'B0008'],
        ['Range', 'STERLING GREEN SO', '01', 'L0038', 'B0008'],
        ['Peop',  'STERLING GREEN SO', '01', 'L0038', 'B0008']
        ], columns=['Name', 'Legal Description', 'Desc', 'Sec', 'Lot', 'Block'])

uj5u.com熱心網友回復：

IMO，理想的解決方案是在上游采取行動并獲得格式正確的字典或資料幀。

您的單鍵字典串列的問題在于您必須合并它們。您可以使用字典理解并轉換為系列：

d2 = d['Legal Description'].apply(lambda c:
                                  pd.Series({next(iter(x.keys())).strip(':'):
                                             next(iter(x.values())) for x in c})
                                  )

然后加入原始資料幀：

d.drop(columns='Legal Description').join(d2)

輸出：

    Name               Desc Sec    Lot  Block
0  Green  STERLING GREEN SO  01  L0038  B0008
1  Apply  STERLING GREEN SO  01  L0038  B0008
2  Range  STERLING GREEN SO  01  L0038  B0008
3   Peop  STERLING GREEN SO  01  L0038  B0008

uj5u.com熱心網友回復：

如果可能，您應該在創建 DataFrame 之前處理資料。它比創建后重塑 DataFrame 更快。例如，像

data = [
    ['Green', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
    ['Apply', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
    ['Range', [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]],
    ['Peop',  [{'Desc:': 'STERLING GREEN SO'}, {'Sec:': '01'}, {'Lot:': 'L0038'}, {'Block:': 'B0008'}]]
]

records = []

for name, legal_desc in data:
    rec = {}
    rec['Name'] = name
    rec.update(x for d in legal_desc for x in d.items())
    records.append(rec)
    
d = pd.DataFrame(records)

輸出：

>>> d

    Name              Desc: Sec:   Lot: Block:
0  Green  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
1  Apply  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
2  Range  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
3   Peop  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008

>>> records 

[{'Name': 'Green', 'Desc:': 'STERLING GREEN SO', 'Sec:': '01', 'Lot:': 'L0038', 'Block:': 'B0008'}, {'Name': 'Apply', 'Desc:': 'STERLING GREEN SO', 'Sec:': '01', 'Lot:': 'L0038', 'Block:': 'B0008'}, {'Name': 'Range', 'Desc:': 'STERLING GREEN SO', 'Sec:': '01', 'Lot:': 'L0038', 'Block:': 'B0008'}, {'Name': 'Peop', 'Desc:': 'STERLING GREEN SO', 'Sec:': '01', 'Lot:': 'L0038', 'Block:': 'B0008'}]

uj5u.com熱心網友回復：

您還可以使用：

df.set_index('Name', inplace=True)
df =  df['Legal Description'].explode().apply(pd.Series).groupby(level=0).sum().reset_index()

OUTPUT

    Name              Desc: Sec:   Lot: Block:
0  Apply  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
1  Green  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
2   Peop  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008
3  Range  STERLING GREEN SO   01  L0038  B0008

標籤：Python 熊猫 字典

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