dataframe表的某一列是dict,例如{"a": 1, "b": 2, "c": 3},如何展开成一个新表,包含a、b、c三列
时间: 2023-07-19 17:29:10 浏览: 35
可以使用`pandas.DataFrame`中的`apply`方法将每个字典转换为`Series`,然后使用`concat`方法将所有`Series`合并成一个新的`DataFrame`,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 原始数据表
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}]})
# 将data列中的字典展开成新表
new_df = pd.concat([df[['id']], df['data'].apply(pd.Series)], axis=1)
# 输出新表
print(new_df)
```
输出结果如下:
```
id a b c
0 1 1 2 3
1 2 4 5 6
```
可以看到,新表包含了原始表的`id`列以及字典中的`a`、`b`、`c`三列。
相关问题
有两个dataframe表df1和df2,df1里某一列是dict,例如{"a": 1, "b": 2, "c": 3},df2是空表,但有a、b、c三列,如何把df1的信息写入df2中
可以使用`pandas.DataFrame`中的`apply`方法将df1中每个字典转换为`Series`,并使用`pandas.DataFrame`中的`join`方法将所有`Series`合并到df2中的`a`、`b`、`c`三列上,示例如下:
```python
import pandas as pd
# df1表
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}]})
# df2表
df2 = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
# 将df1表中的字典写入df2表
df2 = df2.join(df1['data'].apply(pd.Series), how='outer')
# 输出df2表
print(df2)
```
输出结果如下:
```
a b c
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 5.0 6.0
```
可以看到,df2表中的`a`、`b`、`c`三列已经包含了df1表中的字典信息。
python从一个字典中解析各字段数据并转成dataframe
假设你的字典中每个键的值都是一个列表,每个列表中包含的元素数量相同,表示DataFrame中的一列数据。你可以使用Pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个字典
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
# 打印结果
print(df)
```
在这个例子中,我们使用from_dict()方法将字典转换为DataFrame。Pandas会自动将字典中的键转换为DataFrame中的列标签,并将字典中的值转换为DataFrame中的行数据。最后,我们打印了结果DataFrame。
如果你的字典中的值是一个嵌套的列表或字典结构,则可以使用Pandas的json_normalize()函数将其展平,然后再将其转换为DataFrame。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个字典
data = {'A': [{'B': 1, 'C': 2}, {'B': 3, 'C': 4}], 'D': [5, 6]}
# 将数据展平
flattened_data = pd.json_normalize(data, 'A', ['D'])
# 将展平后的数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(flattened_data)
# 打印结果
print(df)
```
在这个例子中,我们使用json_normalize()函数将字典展平,并将展平后的数据存储在一个变量中。然后,我们使用DataFrame()函数将展平后的数据转换为DataFrame。最后,我们打印了结果DataFrame。
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