将嵌套的 json/字典从 Pandas dataframe 拆分为单独的列

Question

我有一个我找不到解决方案的问题 - 所以这里是寻求帮助的请求。

我从一个看起来像这样的数据库收到一个导出（当然，实际上不止一行）：

"created_at","country","query_success","query_result"
"2022-08-18 08:38:38","Germany",True,"{""servers"": {""windows"": 0, ""linux"": 0}, ""workstations"": {""windows"": 0, ""mac"": 0}}"

我以这种方式将其导入 Pandas：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='created_at', parse_dates=True)

这变成了这样：

created_at          country query_success   query_result
2022-08-18 08:38:38 Germany True            {"servers": {"windows": 0, "linux": 0}, "workstations": {"windows": 0, "mac": 0}}

我要解决的问题是填充query_result列的 json/字典。

我想做的是根据这些数据创建和填充四个新列。

server_windows
server_linux
workstation_windows
workstation_mac

我已经做了一些谷歌搜索，并看到了一些使用ast模块但似乎无法正确使用的解决方案。 可能是因为它是两个嵌套的字典/json结构？

感谢任何帮助/协助。

Answer 1

尝试：

import json

dfs = pd.concat([pd.json_normalize(json.loads(d)) for d in df["query_result"]])
dfs = pd.DataFrame(dfs.values, columns=dfs.columns, index=df.index)

df = pd.concat([df, dfs], axis=1)
df.pop("query_result")
print(df.to_markdown())

印刷：

created_at	国家	查询成功	服务器.windows	服务器.linux	工作站。windows	工作站.mac
2022-08-18 08:38:38	德国	真的	0	0	0	0