[英]split one string column to multiple columns in Python
我有以下數據幀:
df = pd.DataFrame({'scene':[{"living":"0.515","kitchen":"0.297"}, {"kitchen":"0.401","study":"0.005"}, {"study":"0.913"}, {}, {"others":"0"}], 'id':[1, 2, 3 ,4, 5]})
id scene
01 {"living":"0.515","kitchen":"0.297"}
02 {"kitchen":"0.401","study":"0.005"}
03 {"study":"0.913"}
04 {}
05 {"others":"0"}
我想創建一個新的數據幀,如下所示,有人可以幫我用Pandas創建嗎?
id living kitchen study others
01 0.515 0.297 0 0
02 0 0.401 0.005 0
03 0 0 0.913 0
04 0 0 0 0
05 0 0 0 0
簡單的解決方案是將scene
列轉換為字典列表,並使用默認構造函數創建新數據框:
pd.DataFrame(df.scene.tolist()).fillna(0)
結果:
kitchen living others study
0 0.297 0.515 0 0
1 0.401 0 0 0.005
2 0 0 0 0.913
3 0 0 0 0
4 0 0 0 0
創建DataFrame的“默認”方法之一是使用字典列表。 在這種情況下,列表的每個字典將被轉換為單獨的行,並且dict的每個鍵將用於列標題。
關於你的數據,
df = pd.DataFrame({'scene':[{"living":"0.515","kitchen":"0.297"}, {"kitchen":"0.401","study":"0.005"},
{"study":"0.913"}, {}, {"others":"0"}],
'id':[1, 2, 3 ,4,5], 's': ['a','b','c','d','e']})
df:
id s scene
0 1 a {'kitchen': '0.297', 'living': '0.515'}
1 2 b {'kitchen': '0.401', 'study': '0.005'}
2 3 c {'study': '0.913'}
3 4 d {}
4 5 e {'others': '0'}
有兩種方法可以做到這一點,
在一行中,您必須將除“scene”之外的所有列名稱輸入到set_index
函數
df = df.set_index(['id', 's'])['scene'].apply(pd.Series).fillna(0).reset_index()
這將輸出:
id s kitchen living study others 0 1 a 0.297 0.515 0 0 1 2 b 0.401 0 0.005 0 2 3 c 0 0 0.913 0 3 4 d 0 0 0 0 4 5 e 0 0 0 0
在兩行中,您可以在其中創建例外結果並將其連接到原始數據框。
df1 = df.scene.apply(pd.Series).fillna(0) df = pd.concat([df, df1], axis=1)
這使,
id s scene kitchen living study others 0 1 a {'kitchen': '0.297', 'living': '0.515'} 0.297 0.515 0 0 1 2 b {'kitchen': '0.401', 'study': '0.005'} 0.401 0 0.005 0 2 3 c {'study': '0.913'} 0 0 0.913 0 3 4 d {} 0 0 0 0 4 5 e {'others': '0'} 0 0 0 0
更新。 這一個很完美。 歡迎提出您的建議,使其更簡潔。
import json
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'scene':[{"living":"0.515","kitchen":"0.297"}, {"kitchen":"0.401","study":"0.005"}, {"study":"0.913"}, {}, {"others":"0"}], 'id':[1, 2, 3 ,4,5], 's':['a','b','c','d','e']})
def test(Scene, type):
Scene = json.loads(Scene)
if type in Scene.keys():
return Scene[type]
else:
return ""
a = ['living', 'kitchen', 'study', 'others']
for b in a:
df[b] = df['Scene'].map(lambda Scene: test(Scene, b.lower()))
cols = ['living', 'kitchen', 'study', 'others']
df[cols] = df[cols].replace({'': 0})
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1)
完美的一線解決方案就在這里,感謝所有幫助:
df.join(df['scene'].apply(json.loads).apply(pd.Series))
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