Question

我有一个输入数据帧df，如下所示：

id  e
1   {"k1":"v1","k2":"v2"}
2   {"k1":"v3","k2":"v4"}
3   {"k1":"v5","k2":"v6"}

我想＆＃34;压扁＆＃34;专栏＆＃39; e＆＃39;所以我的结果数据框是：

id  e.k1    e.k2
1   v1  v2
2   v3  v4
3   v5  v6

我该怎么做？我尝试使用json_normalize但没有太大的成功

Answer 1

以下是使用pandas.io.json.json_normalize():

的方法

from pandas.io.json import json_normalize
df = df.join(json_normalize(df["e"].tolist()).add_prefix("e.")).drop(["e"], axis=1)
print(df)
#  e.k1 e.k2
#0   v1   v2
#1   v3   v4
#2   v5   v6

但是，如果您的列实际上是str而不是dict，那么您首先必须使用json.loads()映射它：

import json
df = df.join(json_normalize(df['e'].map(json.loads).tolist()).add_prefix('e.'))\
    .drop(['e'], axis=1)

Answer 2

如果您的专栏不是字典，则可以使用map(json.loads)并应用pd.Series：

s = df['e'].map(json.loads).apply(pd.Series).add_prefix('e.')

或者如果它已经是字典，您可以直接应用pd.Series：

s = df['e'].apply(pd.Series).add_prefix('e.')

最后使用pd.concat加入其他列：

>>> pd.concat([df.drop(['e'], axis=1), s], axis=1).set_index('id')    
id e.k1 e.k2
1    v1   v2
2    v3   v4
3    v5   v6

我想在Pandas DataFrame中展平JSON列

2 个答案: