Question

我的数据框

                             Items  Count  ScannedCount  
0  {'comp': {'S': '2019-08-02'}...   1032          1032 
1  {'comp': {'S': '2019-08-27'}...   1032          1032

物品系列看起来像这样

{'comp': {'S': '2019-08-02T16:54:55.035196+03:00'}, 'ID': {'S': '336'}, 'dID': {'S': '1763523'}, 'fname': {'S': '558012'}}

使用此post的第二个答案，我可以将序列转换为数据框。问题是如何缩放该操作，因为它发生在每一行上，

当前方法：

遍历每一行并将它们合并为一系列（非常慢）

item_df = pd.DataFrame(df['Items'].iloc[i]) for i in range(df.shape[0])]).reset_index(drop=True), df], axis=1)

将结果与原始数据框保持一致

df = pd.concat([temp, df], axis=1)

我相信第一部分的for循环是瓶颈。是否有更快的方法将系列转换为数据框并将其连接回原始数据框。

预期输出：

                 comp   ID  dID      fname   Count  ScannedCount  
0  2019-08-02T16:54:55  336 1763523  548012  1032   1032
1  2019-09-01T14:52:24  336 1763523  528012  1032   1032

Answer 1

尝试使用更多柱状解决方案。假设字典中总是有“ S”键，就可以工作。

df_tmp = df['Items'].apply(pd.Series)
for c in df_tmp.columns:
    df[c] = df_tmp[c].apply(lambda x: x.get('S'))
df = df.drop(columns='Items')

Answer 2

看起来像遍历所有df是不可避免的。我不确定是否更好，但是我知道熊猫的做法是使用iterrows()。

在文档中，他们还提到了特定用例的itertuples()，但同样，我也不是专家。

希望这会有所帮助！

Answer 3

测试数据：

import pandas as pd
test_data = {'item' : [{'comp': {'S': '2019-08-02T16:54:55.035196+03:00'}, 'ID': {'S': '336'}, 'dID': {'S': '1763523'}, 'fname': {'S': '558012'}}, {'comp': {'S': '2019-09-02T16:54:55.035196+03:00'}, 'ID': {'S': '336'}, 'dID': {'S': '1763523'}, 'fname': {'S': '558012'}}], 'Count': [1032,1032], 'ScannedCount':[1032,1032]}

df = pd.DataFrame.from_dict(test_data)

Out[64]:  
                                                    item  Count  ScannedCount
    0  {'comp': {'S': '2019-08-02T16:54:55.035196+03:...   1032          1032
    1  {'comp': {'S': '2019-09-02T16:54:55.035196+03:...   1032          1032

据我了解，您尝试获得如下内容：

def extract(row):

    item_series = pd.Series({k:v for k,v in row['item'].items()})
    result = row.append(item_series)

    return result

df = df.apply(extract, axis = 1)

这给您：

Out[67]: 
                                            comp            ID               dID  \
    0  {'S': '2019-08-02T16:54:55.035196+03:00'}  {'S': '336'}  {'S': '1763523'}   
    1  {'S': '2019-09-02T16:54:55.035196+03:00'}  {'S': '336'}  {'S': '1763523'}   

             fname  
    0  {'S': '558012'}  
    1  {'S': '558012'}  

## skipped some columns for clarity

将dict和concat系列转换为数据框

3 个答案: