df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'd': 6}]})，如何生成一个新表df2，包含id、a、b、c、d五列

可以使用 Pandas 的 `json_normalize` 方法来将嵌套的字典列展开为新的列，然后再使用 `merge` 方法将原始的 id 列与新的列合并。具体操作如下：

import pandas as pd

# 定义原始 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'd': 6}]})

# 使用 json_normalize 方法展开 data 列
df2 = pd.json_normalize(df1['data'])

# 将原始 id 列与新的列合并
df2['id'] = df1['id']
df2 = df2[['id', 'a', 'b', 'c', 'd']]

# 查看生成的新表
print(df2)

输出结果为：

   id    a  b    c    d
0   1  1.0  2  3.0  NaN
1   2  4.0  5  NaN  6.0

相关问题

df1 = pd.DataFrame(data) IndentationError: unexpected indent

`IndentationError: unexpected indent` 是 Python 中常见的错误，它通常发生在代码缩进不正确的情况下。当你使用 `pd.DataFrame(data)` 创建一个 DataFrame 时，如果遇到了这个错误，可能的原因包括：

1. 缩进不一致：在 Python 中，缩进对于代码块的定义至关重要。检查前后代码块的缩进是否匹配，比如看是否有额外的空格或 tab 键没有正确地对齐。

2. 列表推导式：如果你在 `data` 对象内部使用了列表推导式或字典推导式，确保它们的缩进也符合 Python 的标准格式。

3. 函数或循环嵌套：检查附近是否有嵌套的函数或循环，如果没有正确关闭，可能会导致缩进错误。

4. 行内代码：如果你试图在一个单独的行中完成 DataFrame 的创建，确保没有意外的换行符影响了缩进。

解决方法是找到错误发生的具体行，调整缩进使其符合 Python 的 4个空格或1个tab的标准。修复后，尝试再次运行代码。如果你能提供具体的代码片段，我可以更准确地帮助你定位问题。

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel

你可以通过指定 sheet 名称的方式将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的不同 sheet 中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将 df1 和 df2 对象写入到不同的 sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='train_data')
df2.to_excel(writer, sheet_name='test_data')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.ExcelWriter() 方法创建了一个 ExcelWriter 对象 writer，并指定了要写入的 Excel 文件名称为 'output.xlsx'。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df1 和 df2 对象分别写入到 writer 对象中的两个不同的 sheet 中，分别为 'train_data' 和 'test_data'。最后，我们使用 writer.save() 将写入的内容保存到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中不需要填写任何内容，因为我们已经在 pd.ExcelWriter() 方法中指定了要写入的 Excel 文件的名称。