python - python中不同列中列内的字典的拆分列表

Question

我有一个像这样的数据框

data = {'col_1': [1, 2],
        'col_2': [[{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}], [{'KEY': 'B', 'VALUE': 'b'}]],
        'col_3': [[{'KEY': 'C', 'VALUE': 'c'}], [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]]}
pd.DataFrame.from_dict(data)

    col_1   col_2                           col_3
0   1       [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]    [{'KEY': 'C', 'VALUE': 'c'}]
1   2       [{'KEY': 'B', 'VALUE': 'b'}]    [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]

我想转换每列中的字典列表，以便得到以下输出

    col_1   col_2_KEY   col_2_VALUE     col_3_KEY   col_3_VALUE
0   1       A           a               C           c
1   2       B           b               A           a

编辑1:

可能存在列值为空的情况

data = {'col_1': [1, 2],
        'col_2': [[{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}], [{'KEY': 'B', 'VALUE': 'b'}]],
        'col_3': [[{'KEY': 'C', 'VALUE': 'c'}], [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]]}
pd.DataFrame.from_dict(data)

    col_1   col_2                           col_3
0   1       [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]    []
1   2       [{'KEY': 'B', 'VALUE': 'b'}]    [{'KEY': 'A', 'VALUE': 'a'}]

预期输出

    col_1   col_2_KEY   col_2_VALUE     col_3_KEY   col_3_VALUE
0   1       A           a               <blank>     <blank> 
1   2       B           b               A           a

Answer 1

你可以尝试:

df = pd.concat([df.drop(['col_2','col_3'], axis=1)
                , df['col_2'].apply(lambda x:pd.Series(x[0] if len(x)>0 else {})).rename(columns={'KEY':'col_2_KEY','VALUE':'col_2_VALUE'})
                , df['col_3'].apply(lambda x:pd.Series(x[0] if len(x)>0 else {})).rename(columns={'KEY':'col_3_KEY','VALUE':'col_3_VALUE'})
                ], axis=1)
print(df)

   col_1 col_2_KEY col_2_VALUE col_3_KEY col_3_VALUE
0      1         A           a         C           c
1      2         B           b         A           a