將包含字典列表的列轉換為pandas dataframe中的多個列

Question

我有一個Pandas數據框，如：

pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[[{'c':1,'d':5},{'c':3, 'd':7}],[{'c':10,'d':50}]]})
Out[2]: 
   a                                         b
0  1  [{u'c': 1, u'd': 5}, {u'c': 3, u'd': 7}]
1  2                    [{u'c': 10, u'd': 50}]

如果'b'中有多個元素，我想擴展'b'列並重復'a'列，如下所示：

Out[2]: 
   a   c   d
0  1   1   5
1  1   3   7
2  2  10  50

我嘗試在每一行使用apply函數，但我沒有成功，顯然應用將一行轉換為一行。

Answer 1

你可以使用concat和list comprehension ：

df = pd.concat([pd.DataFrame(x) for x in df['b']], keys=df['a'])
       .reset_index(level=1, drop=True).reset_index()

print (df)
   a   c   d
0  1   1   5
1  1   3   7
2  2  10  50

編輯：

如果index是唯一的，則可以對所有列使用join ：

df1 = pd.concat([pd.DataFrame(x) for x in df['b']], keys=df.index)
        .reset_index(level=1,drop=True)
df = df.drop('b', axis=1).join(df1).reset_index(drop=True)
print (df)
   a   c   d
0  1   1   5
1  1   3   7
2  2  10  50

我嘗試簡化解決方案：

l = df['b'].str.len()
df1 = pd.DataFrame(np.concatenate(df['b']).tolist(), index=np.repeat(df.index, l))
df = df.drop('b', axis=1).join(df1).reset_index(drop=True)
print (df)
   a   c   d
0  1   1   5
1  1   3   7
2  2  10  50