Question

我有一个数据框，每列{'value'：2343}中都包含字典。我正在尝试摆脱字典，并将单元格设置为等于数据框中所有字典的值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    {'node': 'A', 'read': {'value': 2343}, 'write': {'value': 23}},
    {'node': 'B', 'read': {'value': 334}, 'write': {'value': 233444}},
])

我可以将单元格的值设置为一列：

df['read'] = df['read'].apply(lambda x: x['value'])

是否有办法在数据框中的所有列上执行此操作？我应该遍历所有列吗？

预期输出应为数据框：

df = pd.DataFrame([
    {'node': 'A', 'read': 2343, 'write': 23},
    {'node': 'B', 'read': 334, 'write': 233444},
])

Answer 1

您可以使用applymap：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    {'node': 'A', 'read': {'value': 2343}, 'write': {'value': 23}},
    {'node': 'B', 'read': {'value': 334}, 'write': {'value': 233444}},
])

cols = ['read', 'write']
df[cols] = df[cols].applymap(lambda x: x['value'])

print(df)

[Out]:

  node  read   write
0    A  2343      23
1    B   334  233444

Answer 2

这如何：

df.apply(lambda x: x.apply(lambda y: y['value'] if isinstance(y, dict) else y))

使用此方法，您不必担心选择哪些列是字典。

Answer 3

如果它们是字典，则可以使用.str访问器，如下所示

df['read'] = df['read'].str['value']
df['write'] = df['write'].str['value']

如何从大熊猫字典列中提取值？

3 个答案: