python - 将一系列 dict 和 concat 转换为数据帧

Question

我的数据框

                             Items  Count  ScannedCount  
0  {'comp': {'S': '2019-08-02'}...   1032          1032 
1  {'comp': {'S': '2019-08-27'}...   1032          1032  

项目系列看起来像这样

{'comp': {'S': '2019-08-02T16:54:55.035196+03:00'}, 'ID': {'S': '336'}, 'dID': {'S': '1763523'}, 'fname': {'S': '558012'}}

使用此 post 中的第二个答案允许我将系列转换为数据框。问题是如何扩展该操作，因为它发生在每一行上，

当前方法:

循环每一行并将它们连接成一个系列(非常慢)

item_df = pd.DataFrame(df['Items'].iloc[i]) for i in range(df.shape[0])]).reset_index(drop=True), df], axis=1)

将结果与原始数据框连接

df = pd.concat([temp, df], axis=1)

我相信第一部分中的 for 循环是瓶颈。是否有更快的方法将序列转换为数据帧并将其连接回原始数据帧。

预期输出:

                 comp   ID  dID      fname   Count  ScannedCount  
0  2019-08-02T16:54:55  336 1763523  548012  1032   1032
1  2019-09-01T14:52:24  336 1763523  528012  1032   1032

Answer 1

尝试这个更加柱状的解决方案。它的工作原理是假设字典中始终有“S”键。

df_tmp = df['Items'].apply(pd.Series)
for c in df_tmp.columns:
    df[c] = df_tmp[c].apply(lambda x: x.get('S'))
df = df.drop(columns='Items')