python - 如何将具有值作为字典的列拆分为新列(具有 NaN 值)

Question

将 df 中以值作为字典的列(某些行不包含所有值)拆分为新列的最佳方法是什么？

来自:

df = pd.DataFrame({'index': [0, 1, 2], 
                   'a': [{'name': 'peter', 'country': 'us', 'document': 'singular', 'date': '2023-06-27'}, 
                         {'country': 'italy', 'document': 'earth', 'date': '2023-06-25'},
                         {'name': 'maria', 'country': 'spain', 'date': '2023-06-23'}]})

| index |                                  a                                        |
|:-----:|:-------------------------------------------------------------------------:|
|   0   | {'name':'peter','country':'us','document':'singular','date':'2023-06-27'} |
|   1   | {'country':'italy','document':'earth','date':'2023-06-25'}                |
|   2   | {'name':'maria','country':'spain','date':'2023-06-23'}                    |

至

| index |  name  | country | document |    date    |
|:-----:|:------:|:-------:|:--------:|:----------:|
|   0   | peter  | us      | singular | 2023-06-27 |
|   1   | nan    | italy   | earth    | 2023-06-25 |
|   2   | maria  | spain   | NaN      | 2023-06-23 |

Answer 1

字典中有“a”和“index”键，您可以使用“a”键中的数据来完成此操作

a=[{'name': 'peter', 'country': 'us', 'document': 'singular', 'date': '2023-06-27'},{'country': 'italy', 'document': 'earth', 'date': '2023-06-25'},{'name': 'maria', 'country': 'spain', 'date': '2023-06-23'}]

然后简单地这样做

pd.DataFrame(a).reset_index()

输出:

   index   name country  document        date
0      0  peter      us  singular  2023-06-27
1      1    NaN   italy     earth  2023-06-25
2      2  maria   spain       NaN  2023-06-23