python - Pandas - 规范化 Json 列表

Question

我正在尝试对 Pandas 数据框中的一列进行规范化，该列是一个字典列表(可能会丢失)。
复制示例

import pandas as pd
bids = pd.Series([[{'price': 606, 'quantity': 28},{'price': 588, 'quantity': 29},
                   {'price': 513, 'quantity': 33}],[],[{'price': 7143, 'quantity': 15},
                    {'price': 68, 'quantity': 91},{'price': 6849, 'quantity': 12}]])
data = pd.DataFrame([1,2,3]).rename(columns={0:'id'})
data['bids'] = bids

所需输出

id price quantity
1  606    28
1  588    29
1  513    33
3  7143   15
3  68     91
3  6849   12

尝试
尝试使用 Pandas json_normalize 解决，遵循文档 here .我很困惑为什么下面的方法都不起作用，以及什么类型的 record_path 可以解决我的问题。以下所有错误。

pd.json_normalize(data['bids'])
pd.json_normalize(data['bids'],['price','quantity'])
pd.json_normalize(data['bids'],[['price','quantity']])

Answer 1

使用 DataFrame.explode 在专栏bids然后从爆炸 bids 中的字典创建一个新的数据框列和使用 DataFrame.join 至 join它与 df :

df = data.explode('bids').dropna(subset=['bids']).reset_index(drop=True)
df = df.join(pd.DataFrame(df.pop('bids').tolist()))

结果:

print(df)
   id  price  quantity
0   1    606        28
1   1    588        29
2   1    513        33
3   3   7143        15
4   3     68        91
5   3   6849        12