將 pandas 系列中的字典列表解析為列

Question

我有一個包含字典列表的 pandas 系列。 我想用某些條件解析字典的內容並將結果存儲到新列中。

以下是一些要處理的數據：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'d': [[{'br': 1, 'ba': 1, 'r': 100},
                         {'ba': 1, 'r': 80},
                         {'br': 2, 'ba': 1, 'r': 150},
                         {'br': 1, 'ba': 1, 'r': 90}],
                        [{'br': 1, 'ba': 1, 'r': 100},
                         {'ba': 1, 'r': 80},
                         {'br': 2, 'ba': 1, 'r': 150}]],

                   'id': ['xxas', 'yxas'],

                   'name': [A, B]

                 }) 
 

我想用一些條件邏輯來解析每本字典的內容。 檢查列表中的每個字典，並將列命名為鍵br和ba 。 獲取r key的value作為列值分配。 如果未找到密鑰， br在此示例中，將0指定為值。 預計 output：

id     br  ba  r     name
xxas   1   0   100   A
xxas   0   1   80    A
xxas   2   1   150   A
xxas   1   1   90    A
yxas   1   1   100   B
yxas   0   1   80    B
yxas   2   1   150   B

Answer 1

從您的DataFrame中，我們首先將列id和name設置為索引，如下所示：

df = df.set_index(['id', 'name'])

然后，我們可以使用concat來獲得預期的結果：

pd.concat(df.d.apply(pd.DataFrame).tolist(), keys=df.index).reset_index(level=[0, 1]).reset_index(drop=True).fillna(0).rename(columns={'level_0': 'id', 'level_1': 'name'})

Output：

    id      name    br      ba  r
0   xxas    A       1.0     1   100
1   xxas    A       0.0     1   80
2   xxas    A       2.0     1   150
3   xxas    A       1.0     1   90
4   yxas    B       1.0     1   100
5   yxas    B       0.0     1   80
6   yxas    B       2.0     1   150