Python-将pandas列中的字典/列表拆分为单独的列

发布于 2021-02-02 23:18:20

我将数据保存在postgreSQL数据库中。我正在使用Python2.7查询此数据并将其转换为Pandas DataFrame。但是,此数据框的最后一列中包含值的字典(或列表?)。DataFrame看起来像这样:

[1] df
Station ID     Pollutants
8809           {"a": "46", "b": "3", "c": "12"}
8810           {"a": "36", "b": "5", "c": "8"}
8811           {"b": "2", "c": "7"}
8812           {"c": "11"}
8813           {"a": "82", "c": "15"}

我需要将此列拆分为单独的列,以便DataFrame如下所示:

[2] df2
Station ID     a      b       c
8809           46     3       12
8810           36     5       8
8811           NaN    2       7
8812           NaN    NaN     11
8813           82     NaN     15

我遇到的主要问题是列表的长度不同。但是所有列表最多只能包含相同的3个值:a,b和c。而且它们始终以相同的顺序出现(第一,第二,第三)。

以下代码用于工作并返回我想要的内容(df2)。

[3] df 
[4] objs = [df, pandas.DataFrame(df['Pollutant Levels'].tolist()).iloc[:, :3]]
[5] df2 = pandas.concat(objs, axis=1).drop('Pollutant Levels', axis=1)
[6] print(df2)

我上周才运行此代码,并且运行良好。但是现在我的代码坏了,我从第[4]行得到了这个错误:

IndexError: out-of-bounds on slice (end) 

我没有对代码进行任何更改,但是现在遇到了错误。我觉得这是由于我的方法不够健壮或不合适。

对于如何将列表的此列拆分为单独的列的任何建议或指导将不胜感激!

编辑:我认为.tolist()和.apply方法不适用于我的代码,因为它是一个unicode字符串,即:

#My data format 
u{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}

#and not
{u'a': '1', u'b': '2', u'c': '3'}

数据是从PostgreSQL数据库以这种格式导入的。这个问题有什么帮助或想法吗?有没有办法转换unicode?

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1 个回答
  • 面试哥
    面试哥 2021-02-02
    为面试而生,有面试问题,就找面试哥。

    要将字符串转换为实际的dict,可以执行df['Pollutant Levels'].map(eval)。之后,可以使用以下解决方案将dict转换为不同的列。

    通过一个小例子,你可以使用.apply(pd.Series):

    In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[{'c':1}, {'d':3}, {'c':5, 'd':6}]})
    
    In [3]: df
    Out[3]:
       a                   b
    0  1           {u'c': 1}
    1  2           {u'd': 3}
    2  3  {u'c': 5, u'd': 6}
    
    In [4]: df['b'].apply(pd.Series)
    Out[4]:
         c    d
    0  1.0  NaN
    1  NaN  3.0
    2  5.0  6.0
    

    要将其与数据框的其余部分组合,可以concat将其他列与上述结果结合在一起:

    In [7]: pd.concat([df.drop(['b'], axis=1), df['b'].apply(pd.Series)], axis=1)
    Out[7]:
       a    c    d
    0  1  1.0  NaN
    1  2  NaN  3.0
    2  3  5.0  6.0
    

    使用我的代码,如果我省略了这一iloc部分,这也可以工作:

    In [15]: pd.concat([df.drop('b', axis=1), pd.DataFrame(df['b'].tolist())], axis=1)
    Out[15]:
       a    c    d
    0  1  1.0  NaN
    1  2  NaN  3.0
    2  3  5.0  6.0
    


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