Question

我有一个Pandas数据帧：

type(original)
pandas.core.frame.DataFrame

包括系列对象original['user']：

type(original['user'])
pandas.core.series.Series

original['user']指向了许多决定：

type(original['user'].ix[0])
dict

每个词典都有相同的键：

original['user'].ix[0].keys()

[u'follow_request_sent',
 u'profile_use_background_image',
 u'profile_text_color',
 u'id',
 u'verified',
 u'profile_location',
 # ... keys removed for brevity
]

以上是来自tweeter API的推文中user字段的其中一个字节的（部分）。我想从这些决定构建一个数据框。

当我尝试直接创建数据框时，每行只得到一列，此列包含整个字典：

pd.DataFrame(original['user'][:2])
    user
0   {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_...
1   {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_..

当我尝试使用from_dict（）创建数据框时，我得到相同的结果：

pd.DataFrame.from_dict(original['user'][:2])

    user
0   {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_...
1   {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_..

接下来我尝试了一个列表解析，它返回了一个错误：

item = [[k, v] for (k,v) in users]
ValueError: too many values to unpack

当我从单行创建数据框时，它几乎可以工作：

df = pd.DataFrame.from_dict(original['user'].ix[0])
df.reset_index()

    index   contributors_enabled    created_at  default_profile     default_profile_image   description     entities    favourites_count    follow_request_sent     followers_count     following   friends_count   geo_enabled     id  id_str  is_translation_enabled  is_translator   lang    listed_count    location    name    notifications   profile_background_color    profile_background_image_url    profile_background_image_url_https  profile_background_tile     profile_image_url   profile_image_url_https     profile_link_color  profile_location    profile_sidebar_border_color    profile_sidebar_fill_color  profile_text_color  profile_use_background_image    protected   screen_name     statuses_count  time_zone   url     utc_offset  verified
0   description     False   Mon May 26 11:58:40 +0000 2014  True    False       {u'urls': []}   0   False   157

除了将description字段设置为默认索引外，它几乎就像我想要的那样。

每个词组都有40个键，但我只需要10个键，而数据帧中有28734行。

如何过滤掉我不需要的按键？

Answer 1

我将尝试做的是以下内容：

new_df = pd.DataFrame(list(original['user']))

这会将系列转换为list然后将其传递给pandas数据帧，它应该处理其余部分。

Answer 2

df = original['user'].apply(pd.Series)

运作良好

credit

Python：来自dict系列的Pandas数据帧

2 个答案: