python - 将一列中的字典列表转换为同一数据框中的多列

Question

我的数据框有一列包含字典列表。我如何将其转换为扩展数据框？数据框如图所示。

A       B       C
123    abc    [{"name":"john"},{"age":"28"},{"salary":"50000"}]
345    bcd    [{"name":"alex"},{"age":"38"},{"salary":"40000"}]
567    xyx    [{"name":"Dave"},{"age":"82"},{"salary":"30000"}]

我尝试了以下方法

> df1=pd.concat([pd.DataFrame(x) for x
> indf['C']],keys=df['A']).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()

最终输出如下

A       B        name   salary   age
123    abc       john    50000   28
345    bcd       alex    40000   38
567    xyx       Dave    30000   82

Answer 1

IIUC，将 dict 的 list 扁平化为一个 dict，然后我们使用 dataframe 构造函数，只需要 concat 回到原来的 df

from itertools import chain
s=pd.DataFrame([dict(chain(*map(dict.items,x))) for x in df.pop('C').tolist()],index=df.index)
s
  age  name salary
0  28  john  50000
1  38  alex  40000
2  82  Dave  30000
s=pd.concat([df,s],1)
s
     A    B age  name salary
0  123  abc  28  john  50000
1  345  bcd  38  alex  40000
2  567  xyx  82  Dave  30000

数据输入:

df.to_dict()
{'A': {0: 123, 1: 345, 2: 567}, 'B': {0: 'abc', 1: 'bcd', 2: 'xyx'}, 'C': {0: [{'name': 'john'}, {'age': '28'}, {'salary': '50000'}], 1: [{'name': 'alex'}, {'age': '38'}, {'salary': '40000'}], 2: [{'name': 'Dave'}, {'age': '82'}, {'salary': '30000'}]}}