Question

我正在尝试从类型为pandas.core.series.Series的列中提取数据。

我尝试了

df['col1'] = df['details'].astype(str).str.findall(r'name\=(.*?),')

但是上面的返回null

以下是df['details']列中数据的样子

[{'id': 101, 'name': 'Name1', 'state': 'active', 'boardId': 101, 'goal': '', 'startDate': '2019-01-01T12:16:20.296Z', 'endDate': '2019-02-01T11:16:00.000Z'}]

尝试提取与name字段对应的值

预期输出：Name1

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'id': 101, 'name': 'Name1', 'state': 'active', 'boardId': 101, 'goal': '', 'startDate': '2019-01-01T12:16:20.296Z', 'endDate': '2019-02-01T11:16:00.000Z'}])

#Name column
print(df.name)

#Find specific values in Series

indeces = df.name.str.find("Name") #Returns indeces of such values

df.iloc[index] # Returns all columns that fields name contain "Name"

df.name.iloc[index] # Returns all values from column name, which contain "Name"

希望，本示例将为您提供帮助。

编辑： 您的数据框具有“详细信息”列，其中包含字典{'id'：101，...}

>>> df['details']
0    {'id': 101, 'name': 'Name1', 'state': 'active'...

您想从“名称”字段中获取价值，所以只需尝试：

>>> df['details'][0]['name']
'Name1'

Answer 2

尝试一下：简单，根据需要进行更改。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{'id': 101, 'name': 'Name1', 'state': 'active', 'boardId': 101, 'goal': '', 'startDate': '2019-01-01T12:16:20.296Z', 'endDate': '2019-02-01T11:16:00.000Z'}])
print(df['name'][0])

＃或者如果DataFrame本身位于列中

df['details'][0]['name']

注意：正如您提到的那样，详细信息是现有数据集中的数据集之一

Answer 3

系列中的结构是字典。

[{'id': 101, 'name': 'Name1', 'state': 'active', 'boardId': 101, 'goal': '', 'startDate': '2019-01-01T12:16:20.296Z', 'endDate': '2019-02-01T11:16:00.000Z'}]

您可以使用以下命令指向该字典中的元素“名称”

df['details'][0]['name']

如果名称可以不同，则可以获取字典中键的列表，然后在该列表上应用正则表达式以获取字段的名称。

希望它可以为您提供帮助。

熊猫-从系列中提取数据

3 个答案: