从数据框中的字典行创建列是分配随机值

Question

我有一个数据框，例如：

|   | a | b                |
|---|---|------------------|
| 0 | a | {'d': 1, 'e': 2} |
| 1 | b | {'d': 3, 'e': 4} |
| 2 | c | NaN              |
| 3 | d | {'f': 5}         |
| 4 | d | {'e':8,'f': 5}   |
| 5 | d | {'e':9,'f': 5}   |
| 6 | d | {'f': 7}         |

我正在使用df.join(pd.DataFrame.from_records(df['b'].mask(df.b.isna(), {}).tolist()))的以下代码如何从字典创建列同一个数据框中的键？ 并得到如下结果：

|   | a | b                | d | e | f |
|---|---|------------------|---|---|---|
| 0 | a | {'d': 1, 'e': 2} | 1 | 2 |nan|
| 1 | b | {'d': 3, 'e': 4} | 3 | 8 |nan|
| 2 | c | NaN              |nan|nan|nan|
| 3 | d | {'f': 5}         |nan|nan| 5 |
| 4 | d | {'e':8,'f': 5}   |nan| 4 | 5 |
| 5 | d | {'e':9,'f': 5}   |nan|nan| 5 |
| 6 | d | {'f': 7}         |nan|nan| 7 |

为什么e中的值是随机分配的，而不是相邻的行？ 我该如何解决这个问题？

提前致谢！

Answer 1

原因应该是原始 DataFrame 没有默认的RangeIndex ，因此在join之后错误地分配了新的DataFrame ，默认情况下具有默认索引。

您需要通过df.index设置索引值以正确对齐新的 DataFrame。

df.join(pd.DataFrame(df['b'].mask(df.b.isna(), {}).tolist(), index=df.index))