将包含json数据的pandas数据框的列拆分为多列

时间:2019-03-03 16:26:47

标签: json python-3.x pandas dataframe

我将json数据加载并规范化为:

json_string = json.loads(data)
df_norm = json_normalize(json_string, errors='ignore')

说现在有2列:

Group       Members

A           [{'id':'1', 'metrics': '34', 'profile': 'abc'},{'id':'3', 
              'metrics': '32', 'profile': 'dc'}]
B           [{'id':'2', 'metrics': '4', 'profile': 'bac'}]

我正在寻找一种方法来拆分“成员”列,并将其合并回到同一“组”下的原始数据框,例如:

Group   Members                                                                                          id     metrics     profile
A       {'id':'1', 'metrics': '34', 'profile': 'abc'},{'id':'3', 'metrics': '32', 'profile': 'dc'}]      1      34          abc
A       {'id':'1', 'metrics': '34', 'profile': 'abc'},{'id':'3', 'metrics': '32', 'profile': 'dc'}]      3      32          dc
B       [{'id':'2', 'metrics': '4', 'profile': 'bac'}]                                                   4      4           bac

任何帮助将不胜感激。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

使用:

import ast

#if necessary convert column to list of dicts
df['Members'] = df['Members'].apply(ast.literal_eval)
#create DataFrames in list comprehension
df1 = pd.concat({k:pd.DataFrame(v) for k, v in df['Members'].items()})
#join to original
df = df.join(df1.reset_index(level=1, drop=True)).reset_index(drop=True)
print (df)
  Group                                            Members id metrics profile
0     A  [{'id': '1', 'metrics': '34', 'profile': 'abc'...  1      34     abc
1     A  [{'id': '1', 'metrics': '34', 'profile': 'abc'...  3      32      dc
2     B    [{'id': '2', 'metrics': '4', 'profile': 'bac'}]  2       4     bac