从pandas DataFrame的列中提取JSON数据

Question

如果我们有一个带有Car_Info列的pandas数据帧df1。

我们如何将以下字符串中的信息提取到新列中？ 即使用正则表达式与pd.read_json（）？

请注意，“ car_id ”和“ wheel_id ”的格式与“ price ”和“ count_results ”的格式略有不同。

Car_Info

'{"car_id":"100","wheel_id":"80-ABC-999","price":14,"count_results":1051}'
'{"car_id":"200","wheel_id":"90-XY-6134","price":245,"count_results":37}'
'{"car_id":"300","wheel_id":"100-QRST-83751","price":729,"count_results":203}'

更具体地说，我们如何处理Car_Info列以将以下四列添加到pandas数据帧df1？

car_id
        100 
        200
        300

wheel_id
        80-ABC-999
        90-XY-6134
        100-QRST-83751

price
        14
        245
        729


count_results
        1051
        37
        203

Answer 1

这是JSON，pandas可以直接导入JSON：

import pandas as pd
df = pd.read_json('{"car_id":"100","wheel_id":"80-ABC-999","price":14,"count_results":1051}', lines=True)

   car_id  count_results  price    wheel_id
0     100           1051     14  80-ABC-999

Answer 2

下面，我创建了代码，该代码创建了一个新的数据框来解决您的问题。 该数据框可以合并回原始数据框。

df = pd.DataFrame()
for row in range(len(df1['car'])):
     df = df.append(pd.DataFrame([ast.literal_eval(df1['car_info'][row])]))

可以从ast导入函数literal_eval，以将字典中的字符串作为字典来处理。