python - 如何遍历 DataFrame 行并从 cols 中的字典中获取值？

Question

Features_Frame

每个特征框将是一批数据。我想提取 col 几何中关键“坐标”的所有值，并迭代插入到另一个 df 中。

使用相同的 df，我还想存储从属性 col 中提取的数据。 Properties col 有很多键。

每个源帧都有'geometry':'coordinates' 和'properties'，它们由各种键组成。

这个新 DataFrame 中的每个列都将是“几何”或“属性”中的键。

例如:

      coordinates          name
0      [-108.600,39.09]    'Target'
1      [51.459,82.04]      'Costco'
2      [-35.459,82.04]     'BJ's Wholesale Club'
3      [98.459,12.07]      'Walgreens'
4      [105.404,96.04]     'Walmart

我可以通过以下方式访问这两个列:

coord_frame = features_frame['geometry'][:]
properties_frame = features_frame['properties'][:]

但这只会将框架一分为二。通常，如果我这样做了:

Feature_Frame['geometry'][:]['coordinates']

如果这样做的话，我会在所有行的几何列中获取坐标键的值:

Feature_Frame['properties'][:]['name']

我会在所有行的属性列中获取名称键的值。

相反，我只是收到一个关键错误，指出名称或坐标不存在。

Answer 1

将字典列表提供给 pd.DataFrame 构造函数

pd.Series.apply 是一个 Python 级别的循环，除了它通常表现不佳 简单的列表理解。一个更好的主意是使用 pd.DataFrame 构造函数中使用的优化代码。这是一个例子:

df = pd.DataFrame({'geometry': [{'coordinates': [-108.600,39.09], 'name': 'Target'},
                                {'coordinates': [51.459,82.04], 'name': 'Costco'}]})

print(df)

                                            geometry
0  {'coordinates': [-108.6, 39.09], 'name': 'Targ...
1  {'coordinates': [51.459, 82.04], 'name': 'Cost...

res = pd.DataFrame(df['geometry'].values.tolist())

print(res)

       coordinates    name
0  [-108.6, 39.09]  Target
1  [51.459, 82.04]  Costco

对多系列词典使用concat

以上可以扩展到任意系列的字典:

df = pd.DataFrame({'geometry': [{'coordinates': [-108.600,39.09], 'name': 'Target'},
                                {'coordinates': [51.459,82.04], 'name': 'Costco'}],
                   'properties': [{'osm_id': 288700723, 'osm_tye': 'W'},
                                  {'osm_id': 52734154, 'osm_tye': 'W'}]})

res = pd.concat((pd.DataFrame(df[col].values.tolist()) for col in df), axis=1)

print(res)

       coordinates    name     osm_id osm_tye
0  [-108.6, 39.09]  Target  288700723       W
1  [51.459, 82.04]  Costco   52734154       W