根据键将词典的Dataframe列转换为新列
我有一个Pandas dataframe列，它由以下格式的几个词典组成：
df[students]={u'51':[u'1592',u'1582',u'1272',u'459',u'1254',u'1267',u'32':[u'1659',u'1322',u'1396',u'1342',u'1661']}{u'51':[u'1592',u'1582',u'1272',u'1267',u'32':[u'1659',u'1322',u'1342',u'1661'}...以此类推为了更多的条目。
每一个字典都表示DataFrame中的一个条目。我想将此列转换为2个新列，其中键（51和32）是列标题，值相应地进入每一列。我使用了df.to_list()和pd.series()方法，这两个方法起初似乎很有效，但是当我复制它时，它根本没有更改数据。我是不是漏掉了什么？
共有1个答案
为什么不直接做：
df['51'], df['32'] = df['col'].apply(lambda x: (x['51'], x['32']))
>>> print(df[['51','32']])
51 32
0 (1592, 1582, 1272, 459, 1254, 1267) (1592, 1582, 1272, 459, 1254, 1267)
1 (1659, 1322, 1396, 1315, 1342, 1661) (1659, 1322, 1396, 1315, 1342, 1661)
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我有一个这样的字典列表： 我想把它变成一个熊猫，如下所示： 注意：列的顺序并不重要。 如何将字典列表转换为如上所示的数据帧？
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本文向大家介绍Python-将嵌套字典列表转换为Pandas Dataframe，包括了Python-将嵌套字典列表转换为Pandas Dataframe的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 python很多时候会从各种来源接收数据，这些数据可以采用不同的格式，例如csv，JSON等，可以转换为python列表或字典等。但是要使用诸如pandas之类的包应用计算或分析，我们需要将此数据转换为一