python中Series中的元素如何轉換為Dataframe？

Question

我是 python 的新用戶。

我得到了這樣的 Dataframe：

df = pd.DataFrame({'column_a' : [1, 2, 3], 
                   'conversions' : [[{'action_type': 'type1',
                                      'value': '1',
                                      'value_plus_10': '11'},
                                     {'action_type': 'type2',
                                      'value': '2',
                                      'value_plus_10': '12'}],
                                    np.nan, 
                                    [{'action_type': 'type3',
                                      'value': '3',
                                      'value_plus_10': '13'},
                                     {'action_type': 'type4',
                                      'value': '4',
                                      'value_plus_10': '14'}]]} )

其中列轉換中的值是列表或 NaN。

轉化值如下所示：

print(df['conversions'][0])
>>> [{'action_type': 'type1', 'value': '1', 'value_plus_10': '11'}, {'action_type': 'type2', 'value': '2', 'value_plus_10': '12'}]

但它有點難以操作，所以我希望轉換中的元素是 dataFrame 或 NaN，如下所示：

print(df['conversions'][0])
>>>
  action_type value value_plus_10
0       type1     1            11
1       type2     2            12

print(df['conversions'][1])
>>> nan

print(df['conversions'][2])
>>>
  action_type value value_plus_10
0       type3     3            13
1       type4     4            14

這是我嘗試過的：

df['conversions'] = df['conversions'].apply(lambda x : pd.DataFrame(x) if type(x)=='list' else x)

哪個有效，但沒有真正改變。

我只能找到將系列轉換為 dataframe 的方法，但我想做的是將系列中的元素轉換為數據幀。 有可能嗎？ 非常感謝！

編輯：對於不清楚的預期 output 感到抱歉，希望現在清楚了。

Answer 1

您可以將 DataFrame 構造函數應用於conversions列：

df['conversions'] = df['conversions'].apply(lambda x: pd.DataFrame(x) if isinstance(x, list) else x)
print(df['conversions'][0])

Output：

  action_type value value_plus_10
0       type1     1            11
1       type2     2            12

編輯：看來我誤讀了你的問題（待定有點不清楚），因為你聲稱這沒有得到預期的結果。 你想在一個 df 中獲取所有元素嗎？ 在這種情況下，您可以使用 concat：

df_out = pd.concat([
    pd.DataFrame(x) for x in df['conversions'] if isinstance(x, list)
])
print(df_out)

Output：

  action_type value value_plus_10
0       type1     1            11
1       type2     2            12
0       type3     3            13
1       type4     4            14