python - 创建许多新列 df，在该 df 中有一个嵌套列

Question

我有一个如下所示的数据框:

a = {'price': [1, 2],
     'nested_column': 
    [[{'key': 'code', 'value': 'A', 'label': 'rif1'},
    {'key': 'datemod', 'value': '31/09/2022', 'label': 'mod'}],
    [{'key': 'code', 'value': 'B', 'label': 'rif2'},
    {'key': 'datemod', 'value': '31/08/2022', 'label': 'mod'}]]}

df = pd.DataFrame(data=a)

我预期的输出应该是这样的:

b = {'price': [1, 2],
    'code':["A","B"],
    'datemod':["31/09/2022","31/08/2022"]}

exp_df = pd.DataFrame(data=b)

我尝试了一些代码行，不幸的是没有完成这项工作，看起来像这样:

df = pd.concat([df.drop(['nested_column'], axis=1), df['nested_column'].apply(pd.Series)], axis=1)
df = pd.concat([df.drop([0], axis=1), df[0].apply(pd.Series)], axis=1)

Answer 1

您可以 pop和 explode您的专栏要提供给json_normalize , 然后 pivot根据所需的键/值和 join :

# pop the json column and explode to rows
s = df.pop('nested_column').explode()

df = df.join(pd.json_normalize(s)    # normalize dictionary to columns
               .assign(idx=s.index)  # ensure same index
               .pivot(index='idx', columns='key', values='value')
             )

输出:

   price code     datemod
0      1    A  31/09/2022
1      2    B  31/08/2022