Dataframe有一列作为字典。如何在列中转换？[重复]
Df下面有几个列，包括姓名、性别和净工资的字典。字典有许多列及其对应的值。我需要把那本字典转换成列形式。
index columns
9 {"name": "namo ", "gender": "MALE", "net_salary":...
10 {"name": "pappu", "gender": "MALE", "net_salary":...
11 {"name": "Deepak", "gender": "MALE", "net_sala...
12 {"name": "Arun", "gender": "MALE", "net_salary...
{}
我想要这种形式的输出。
index name gender net_salary
9 namo MALE 151515
10 pappu MALE 151454
11 Deepak MALE 42512
12 Arun MALE 51654
共有3个答案
我会这样做（python 3）：
df["name"] = [*map(lambda x: x["name"],df["columns"])]
df["gender"] = [*map(lambda x: x["gender"],df["columns"])]
df["salary"] = [*map(lambda x: x["net_salary"],df["columns"])]
如果原始列困扰您，则可以删除该列。
你需要：
df = pd.DataFrame({'columns': [{"name": "namo", "gender": "MALE", "net_salary":151515},
{"name": "pappu", "gender": "MALE", "net_salary":151454}]}, index=[9,10])
print(df['columns'].apply(pd.Series))
输出：
name gender net_salary
9 namo MALE 151515
10 pappu MALE 151454
您需要首先对包含dict的列进行切片，然后为这些dict创建一个新的数据帧。
columnsList = list(dframe["columns"])
sub_dframe = pd.DataFrame(columnsList)
result = pd.concat([dframe["index"],sub_dframe], axis=1)
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