Bagaimana untuk Membahagikan Lajur Pandas DataFrame bagi Kamus ke Lajur Berasingan dengan Cekap?

Memisahkan Lajur Kamus ke Lajur Asingkan dengan Panda

Pengenalan Masalah

Apabila bekerja dengan Pandas DataFrames, ia sering ditemui bahawa lajur mengandungi kamus sebagainya nilai. Ini boleh menimbulkan cabaran dalam analisis data selanjutnya, kerana kamus perlu dibahagikan kepada lajur yang berasingan untuk kebolehcapaian dan manipulasi yang lebih baik. Isu ini menjadi sangat relevan apabila kamus mempunyai panjang yang berbeza-beza dan mengandungi kunci yang dikongsi.

Pendekatan dan Ralat Asal

Pengguna dalam siaran forum menerangkan DataFrame di mana ' Lajur Tahap Pencemaran mengandungi kamus. Pada mulanya, mereka cuba membahagikan lajur ini menggunakan kod berikut:

objs = [df, pandas.DataFrame(df['Pollutant Levels'].tolist()).iloc[:, :3]]
df2 = pandas.concat(objs, axis=1).drop('Pollutant Levels', axis=1)

Walau bagaimanapun, kaedah ini mengakibatkan Ralat Indeks disebabkan penghirisan di luar sempadan.

Isu Unikod

Pengguna selanjutnya mengesyaki bahawa format Unikod kamus dalam Lajur 'Tahap Pencemaran' mungkin menyebabkan isu ini. Ia adalah dalam bentuk:

u{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}

bukannya:

{u'a': '1', u'b': '2', u'c': '3'}

Penyelesaian

Untuk menangani isu ini, pendekatan berikut ialah disyorkan:

import pandas as pd

df['Pollutant Levels'] = df['Pollutant Levels'].apply(lambda x: dict(x))
df2 = pd.json_normalize(df['Pollutant Levels'])

Penjelasan

Barisan pertama kod menukar kamus Unikod kepada kamus standard. Baris kedua menggunakan fungsi json_normalize daripada Pandas, yang menyediakan cara mudah untuk menukar lajur kamus kepada lajur berasingan. Fungsi ini mengelakkan keperluan untuk menggunakan fungsi yang mahal dan menghasilkan DataFrame yang dikehendaki:

Station ID     a      b       c
8809           46     3       12
8810           36     5       8
8811           NaN    2       7
8812           NaN    NaN     11
8813           82     NaN     15

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membahagikan Lajur Pandas DataFrame bagi Kamus ke Lajur Berasingan dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!