根据字典列表中的元素创建熊猫数据框
卑鄙的
我必须遍历包含字典列表的一列（在现有数据框中）的行，然后从那里的数据中创建两个新的数据框。这些列表之一的一般形状如下所示：
[
{"a": 10, "type": "square"}, {"type": "square", "b":11},
{"type": "square", "c": 12}, {"d": 13, "type": "square"},
{"type": "square", "e": 14}, {"a": 15, "type": "circle"},
{"type": "circle", "b": 16}, {"type": "circle", "c": 17},
{"d": 18, "type": "circle"}, {"type": "circle", "e": 19}
]
我有成千上万的人，想要创建两个新的数据框，一个用于圆形，一个用于正方形，从而导致其第一行大致如下所示的数据框：
type a b c d e
0 square 10 11 12 13 14
到目前为止，我已经尝试将整个过程转换为json，该方法可以正常运行，但似乎改变了数据框的性质，因此无法再对其进行操作了。json还创建了一个具有多行的数据框（每个元素一个），而我无法将数据框“展平”到一个键上（在本例中为“类型”）。
我也试过DataFrame.from_records，DataFrame.from_dict以及使用中的大熊猫，没有运气的数据读取各种类似的其他方式。
编辑：抱歉，不清楚，上面的词典示例位于现有数据框的“单元”中，我认为我要寻找的第一步涉及从该“单元”中提取它。到目前为止，我已经尝试了各种方法将对象转换为可用的对象（例如上面的列表），但是没有成功。我将需要创建变量以使其看起来像这样my_list = df.column[0]，例如，然后我可以遍历行。
海盗
让l是你的词典列表
l = [
{"a": 10, "type": "square"}, {"type": "square", "b":11},
{"type": "square", "c": 12}, {"d": 13, "type": "square"},
{"type": "square", "e": 14}, {"a": 15, "type": "circle"},
{"type": "circle", "b": 16}, {"type": "circle", "c": 17},
{"d": 18, "type": "circle"}, {"type": "circle", "e": 19}
]
然后让我们定义一个序列s为该列表的10行
s = pd.Series([l] * 10)
print(s)
0 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
1 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
2 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
3 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
4 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
5 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
6 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
7 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
8 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
9 [{'type': 'square', 'a': 10}, {'type': 'square...
dtype: object
现在，我将定义一个函数，该函数使用字典理解来将列表重新排列为更可口的内容pd.Series。实际上，字典的键将是tuples，从而使产生的系列的索引为a pd.MultiIndex。这将使以后更容易分成两个单独的数据帧。
def proc(l):
return pd.Series(
{(li['type'], k): v for li in l for k, v in li.items() if k != 'type'})
现在我用 apply
df = s.apply(proc)
df
circle square
a b c d e a b c d e
0 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
1 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
2 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
4 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
5 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
6 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
7 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
8 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
9 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14
从这一点上，我可以很容易地分配我的2个数据帧
circle = df.circle
square = df.square
替代方法
除了使用apply之外，我们还可以对s
df = pd.DataFrame(
{k: {(li['type'], k): v
for li in l
for k, v in li.items() if k != 'type'}
for k, l in s.iteritems()}
).T
时机
多元理解方法似乎更快
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