熊猫列(列表)到列和行

时间:2019-05-16 09:58:01

标签: python pandas list

我有一个包含WooCommerce订单的数据框。 在此DataFrame中,我有一个订单ID和订单项。 订单项是项目的json列表(再次列出),价格和数量:

[
{u'sku': u'100111', u'total_tax': u'1.11', u'product_id': 4089, u'price': 15.878505, u'tax_class': u'reduced-rate', u'variation_id': 6627, u'taxes': [{u'total': u'1.111495', u'subtotal': u'1.111495', u'id': 35}], u'name': u'prod2', u'meta_data': [{u'value': u'100501', u'id': 74675, u'key': u'SKU'}], u'subtotal_tax': u'1.11', u'total': u'15.88', u'subtotal': u'15.88', u'id': 9956, u'quantity': 1}, 
{u'sku': u'100222', u'total_tax': u'2.29', u'product_id': 4081, u'price': 32.700935, u'tax_class': u'reduced-rate', u'variation_id': 6632, u'taxes': [{u'total': u'2.289065', u'subtotal': u'2.289065', u'id': 35}], u'name': u'prod1', u'meta_data': [{u'value': u'100302', u'id': 74685, u'key': u'SKU'}], u'subtotal_tax': u'2.29', u'total': u'32.70', u'subtotal': u'32.70', u'id': 9957, u'quantity': 1}
] 

我现在需要将列表中的所有项目转换为数据帧中的列,并且我还需要用这根衬线制作n行(基于列表中的列表数)。

你们有一个聪明的主意吗?

谢谢! e。

//编辑: 这是我的输入:

id, line_items
1234, [{u'sku': u'100111'}, {u'sku': u'100222'}] 

我的预期输出将是

id, sku
1234, 100111
1234, 100222

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您需要将字典拼合为新的DataFrame。您可以使用以下有效的方法来做到这一点:

pd.DataFrame(
    [{'id': Y, **x} for Y, X in zip(df['id'], df['line_items']) for x in X ])

     id     sku
0  1234  100111
1  1234  100222

这假定“ line_items”是包含字典列表的列。如果不是(如果是字符串),则可以先使用

进行转换
import ast
df['line_items'] = df['line_items'].map(ast.literal_eval)

另一种替代方法是使用chain ing:

from itertools import chain
from operator import itemgetter 

pd.DataFrame({
    'sku': list(
        map(itemgetter('sku'), chain.from_iterable(df['line_items'].tolist()))), 
    'id': df['id'].values.repeat(df['line_items'].str.len())})

      sku    id
0  100111  1234
1  100222  1234

答案 1 :(得分:1)

pandas.io.json.json_normalize可以自动解压缩嵌套结构。以下是您的示例代码。

from pandas.io.json import json_normalize

df = pd.DataFrame({"id": [1234], "line_items": [[{u'sku': u'100111'}, {u'sku': u'100222'}]]})

dict_df = df.to_dict(orient="records")
df = json_normalize(dict_df, record_path="line_items", meta=["id"])

输出为

      sku   id
0  100111  1234
1  100222  1234

您可能需要根据需要对输出的列进行重新排序。