Eu tenho o seguinte quadro de dados vindo de uma fonte de API, estou tentando organizar os dados, embora não altere maciçamente meu quadro de dados original (não quero fazer um produto cartesiano essencialmente)
data = ["[['Key','Metric','Value'],['foo','bar','4'],['foo2','bar2','55.21']]",
"[['Key','Metric','Value'],['foo','bar','5']]",
"[['Key','Metric','Value'],['foo','bar','6'],['foo1','bar1',''],['foo2','bar2','57.75']]"]
df = pd.DataFrame({'id' : [0,1,2],'arr' : data})
print(df)
id arr
0 0 [['Key','Metric','Value'],['foo','bar','4'],['...
1 1 [['Key','Metric','Value'],['foo','bar','5']]
2 2 [['Key','Metric','Value'],['foo','bar','6'],['...
O Key Value Metricinforma a ordem dos arrays dentro do que estou tentando fazer é ordená-lo em um dicionário de {chave: valor} onde a chave é o Key& Metriccampos unidos e o valor é o -1índice da lista aninhada.
Os dados de origem vêm do Excel e da API do MS Graph, não imagino que isso vá mudar, mas pode, então estou tentando encontrar uma solução dinâmica.
meu dataframe de destino é:
target_df = pd.DataFrame({'id' : [0,1,2],
'foo_bar' : [4,5,6],
'foo1_bar1' : [np.nan, np.nan,''],
'foo2_bar2' : [55.21, np.nan, 57.75]})
print(target_df)
id foo_bar foo1_bar1 foo2_bar2
0 0 4 NaN 55.21
1 1 5 NaN NaN
2 2 6 57.75
minhas próprias tentativas têm sido usar literal_eval da astbiblioteca para obter a primeira lista que será sempre o Key Metric& Valuecoluna - lá talvez, no futuro, um Key Metric, Metric2, Valuecampo - daí o meu desejo de manter as coisas dinâmico.
sempre haverá um único campo Key& Value.
from ast import literal_eval
literal_eval(df['arr'][0])[0]
#['Key', 'Value', 'Metric']
com isso, substituí os caracteres da lista e dividi ,então converti o resultado em um dataframe:
df['arr'].str.replace('\[|\]','').str.split(',',expand=True)
no entanto, depois disso, não deixei muito claro o que fazer e me pergunto se estou fazendo isso da maneira errada?
Experimentar:
df2=df["arr"].map(eval).apply(lambda x: pd.Series({f"{el[0]}_{el[1]}": el[2] for el in x[1:]}))
df2["id"]=df["id"]
Resultado:
foo_bar foo2_bar2 foo1_bar1 id
0 4 55.21 NaN 0
1 5 NaN NaN 1
2 6 57.75 2
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