Question

我有一个pandas数据框，其中包含一个包含字符串的列，如下所示：

"Hex:6; HexNAc:3; NeuNAc:1}"
"Fuc:1; Hex:7; HexNAc:2}"

我编写了以下函数，将此文本转换为具有键值对的字典，如下所示：

def create_monosacch_columns(glycan_ident):
glycans = glycan_ident.split("}")[0].split("; ")
monosaccharides = []
for entry in glycans:
    key, val = entry.split(":")
    monosacc = {key:val}
    monosaccharides.append(monosacc)
    return monosaccharides

输出：

[{'Hex': '6'}, {'HexNAc': '3'}, {'NeuNAc': '1'}]
[{'Fuc': '1'}, {'Hex': '7'}, {'HexNAc': '2'}]

如何将这些dicts列表转换为pandas dataframe列，并将值映射到原始行？

Answer 1

不完全确定您希望最终输出显示的内容，但如果您不介意使用NA，则可以尝试将字典列表作为数据框附加到原始数据框。会有NAns，但在进行分析时可以将其删除。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('HexNAc',"NeuNAc"))

数据框如下所示：

HexNAc  NeuNAc
   1       2
   3       4

如果查看字典的示例列表，

temp= [{'Hex': '6'}, {'HexNAc': '3'}]

然后，您可以将此列表转换为自己的数据框，并将其附加到您已有的数据框中。

df2 = pd.DataFrame(temp)
df = df.append(df2)

最终列表如下所示：

HexNAc NeuNAc
   1      2 
   3      4 
   3      NaN 
   NaN    1

将dicts列表转换为pandas列

1 个答案: