将字典列表转换为pandas中的行

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将字典列表转换为pandas中的行

我有一个数据框，如下所示

df1 = df = pd.DataFrame({"a":[[{"x":0,"y":4}], None, [{"x":10,"y":5}], None], 
                     "b":[5, 6, 7, 8]})

如何从中创建一个单独的x和y列？

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1 答案

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问题：如何将包含字典的列表转换为pandas中的行？

原因：原始数据中的列包含了包含字典的列表，需要将其转换为pandas中的行，以便进行进一步的分析和处理。

解决方法：使用pandas的apply函数和Series函数进行转换。具体步骤如下：

1. 首先，使用apply函数将列表中的字典转换为pandas的Series对象。

2. 然后，使用Series对象的列名作为键，将其赋值给新的列。

3. 最后，打印转换后的数据框。

下面是代码示例：

df[['x', 'y']] = df['a'].str[0].apply(pd.Series)
print(df)

运行结果如下：

                     a  b     x    y
0   [{'x': 0, 'y': 4}]  5   0.0  4.0
1                 None  6   NaN  NaN
2  [{'x': 10, 'y': 5}]  7  10.0  5.0
3                 None  8   NaN  NaN

以上就是将列表中的字典转换为pandas中的行的解决方法。通过使用apply函数和Series函数，我们可以轻松地将包含字典的列表转换为pandas中的行，方便后续的数据分析和处理。

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