如何使字典键是熊猫数据框的一列？

astro123

我有一个数据框，其中一列包含带字典的字符串化列表。我想知道如何从这些字典键中创建新列。

我正在寻找使用pandas方法的解决方案，例如apply stack etc，尽量不要使用LOOP。

这是问题所在：

speakers = ['Einstein','Newton']
views = [1000,2000]
ratings0 = ("[{'id': 7, 'name': 'Funny', 'count': 100}, {'id': 1, 'name': 'Sad', "
 "'count': 110}, {'id': 9, 'name': 'Happy', 'count': 120}]")

ratings1 = ("[{'id': 7, 'name': 'Happy', 'count': 200}, {'id': 3, 'name': 'Funny', "
 "'count': 210}, {'id': 2, 'name': 'Sad', 'count': 220}]")


ratings = [ratings0, ratings1]
df = pd.DataFrame({'speaker': speakers, 'ratings': ratings,'views':views})

print(df)
speaker                                            ratings  views
0  Einstein  [{'id': 7, 'name': 'Funny', 'count': 100}, {'i...   1000
1    Newton  [{'id': 7, 'name': 'Happy', 'count': 200}, {'i...   2000

到目前为止我的尝试

# new dataframe only for ratings
dfr = df['ratings'].apply(ast.literal_eval)
dfr = dfr.apply(pd.DataFrame)
dfr = dfr.apply(lambda x: x.sort_values(by='name'))
dfr = dfr.apply(pd.DataFrame.stack)

print(dfr)

 0               1               2          
  count id   name count id   name count id   name
0   100  7  Funny   110  1    Sad   120  9  Happy
1   200  7  Happy   210  3  Funny   220  2    Sad

这给出了多索引数据框。我尝试对字典进行排序，但仍未对其进行排序，并且该列name没有相同的值。另外，我不确定如何移动column的值name来替换columncount并删除其他不需要的列。

最终的通缉方案

speaker   views Funny Sad Happy
Einstein  1000 100   110 120  
Newton    2000 210   220 200

帮助非常感谢！

更新
我正在使用Pands 0.20，但.explode()我的工作场所中没有该方法，因此我不允许更新熊猫。

安迪（Andy L.）

您可以使用sum，index.repeat建立一个新的数据帧，并加入它df[['speaker', 'views']]，并把它分配给df1。接下来set_index，unstack和reset_index

df['ratings'] = df['ratings'].apply(ast.literal_eval)
df1 = (pd.DataFrame(df.ratings.sum(), index=df.index.repeat(df.ratings.str.len()))
                   .drop('id', 1).join(df[['speaker', 'views']]))
df1.set_index(['speaker', 'views', 'name'])['count'].unstack().reset_index()

Out[213]:
name   speaker  views  Funny  Happy  Sad
0     Einstein  1000   100    120    110
1     Newton    2000   210    200    220

注意：name最终输出中是列轴的标签。如果您不想看到它，只需rename_axis按如下所示附加其他链接

df1.set_index(['speaker', 'views', 'name'])['count'].unstack().reset_index() \
                                                    .rename_axis([None], axis=1)

Out[214]:
    speaker  views  Funny  Happy  Sad
0  Einstein  1000   100    120    110
1  Newton    2000   210    200    220

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