如何有效地將 Pandas 字典列拆分為單獨的列？

如何將 Pandas 字典列拆分為單獨的欄位

在 Pandas DataFrame 中，可能會遇到包含字典的欄位。要將這些字典中的值提取到單獨的列中，json_normalize 函數是一個有效的解決方案。

以下程式碼示範了這個過程：

這將建立一個新的 DataFrame df2，其中包含「污染物等級」字典列中的值分為單獨的欄位。

處理不同的長度列表：

所提供的要求指定字典中的所有列表包含相同的三個鍵（'a'、'b'、' c'），但長度不一定相同。為了適應這種情況，程式碼使用 json_normalize，它透過用 NaN 填充缺失值來自動處理變數列表長度。

Unicode 問題解決方案：

如果字典值是採用Unicode 格式（u{'a': '1', 'b': '2', ' c': '3'} 而非{u'a': '1', u'b': '2', u'c': '3'})，程式碼仍然可以正確運作。 json_normalize 可以處理兩種類型的 Unicode 字串。

Unicode 範例：

對於以Unicode 格式從PostgreSQL 資料庫匯入的資料：

這會將字串轉換為常規字串字串，然後將字典列拆分為單獨的列。

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