[英]Nested Nested column in Pandas Dataframe
在pandas數據框中有一個嵌套的嵌套列,我在json_normalize請求后收到該嵌套列,如下所示:
{
'Speed':352,
'type':[
{
'details':'change\n',
'id':'3129f48c-23a6-49bd-9854',
'machine':'logs',
'Cause':{
'code':'051',
'description':'Error',
'id':'41827d41-75c5-4c88-9ec3',
'reason':'Error'
}
}
],
'endTime':1522844263021,
'line':'73c2f337-46fc-415c-a24f',
'level':1,
'lineId':'9b6a5624-4add-4fce-9de3',
'loss':0,
'startTime':1522842642200
}
如何將其拆分為列? 我嘗試使用lambda的方法,但這給了我錯誤'list index out of range'
,而且我也不知道如何處理第二個嵌套:
df['details'] = df.loc[:, 'type'].apply(lambda x: x[0]['details'])
如何解決這個任務?
json_normalize()的選項幫助我解決了這種情況:
df_df = json_normalize(df['values'], record_path=['type'], meta=['Speed','endTime', 'level','lineId', 'loss', 'startTime'])
如果我正確理解了您的問題,則說明您正在使用multiindex作為數據框的列。 盡管我不明白您要嘗試做什么。
如果要訪問子列“詳細信息”,請嘗試以下操作:
df['type']['details']
我無法保證它將正常工作,因為無法使用您提供的數據重新創建數據框
也許這會有所幫助
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