python - 包含 None 时如何将字典拆分为列

Question

我将一个嵌套的 JSON 文件转换为一个数据框并进行了一些操作，现在数据框的一部分如下所示:

<表类="s-表"><头>产品shelfId<正文> {'产品': []}啊啊啊 {'产品': []}bb {'产品': [{'id': '111', '数量': 10}]}抄送 {'产品': [{'id': '222', '数量': 0}]}dd

现在我想展平产品列，并获得如下 df:

<表类="s-表"><头>id数量shelfId<正文>NaNNaN啊啊啊NaNNaNbb11110抄送2220dd

我试过:

df = pd.json_normalize(df['product'])

然后我得到了这样一个 df:

<表类="s-表"><头>产品<正文>[][] [{'id': '111', 'quantity': 10}] [{'id': '222', 'quantity': 0}]

然后我再次尝试标准化:

df = pd.json_normalize(df['product'])

但显示错误:

AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

我也尝试过类似的事情

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

但基本上得到了类似的错误。我认为这是因为空列表？有办法解决吗？

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添加示例输入:

dict1 = {'产品': {0: [], 1: [], 2: [{'id': '111', '数量': 10}], 3: [{'id': ' 222', '数量': 0}]}, 'shelfId': {0: 'aaa', 1: 'bbb', 2: 'ccc', 3: 'ddd'}}

dfnew = pd.DataFrame.from_dict(dict1)

Answer 1

由于 product 列的结构是已知的并且对于所有记录都是相同的，您可以使用 提取 id 和 quantity >.str:

x = df.pop('products').str[0]
df['id'] = x.str['id']
df['quantity'] = x.str['quantity']

df

输出:

  shelfId   id  quantity
0     aaa  NaN       NaN
1     bbb  NaN       NaN
2     ccc  111      10.0
3     ddd  222       0.0