如何有效地将 Pandas 字典列拆分为单独的列？

使用 Pandas 将一列字典拆分为单独的列

问题描述

DataFrame 包含一列需要分解为的字典单独的列。虽然字典由以相同顺序出现的相同三个键（“a”、“b”和“c”）组成，但它们的长度可能有所不同。以前使用 pandas.concat() 的工作解决方案现在失败并出现 IndexError。

解决方案

问题是由于数据被编码为 Unicode 字符串而不是字典对象而引起的。要解决此问题：

1. 使用 ast.literal_eval() 转换 Unicode 字符串：
   在应用 json_normalize 之前，使用以下命令将 Unicode 字符串转换为字典ast.literal_eval():

   import ast
   df['Pollutant Levels'] = df['Pollutant Levels'].apply(ast.literal_eval)

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2. 使用 json_normalize 标准化 JSON：
   使用 pandas.json_normalize() 将字典列拆分为单独的列：

   df2 = pd.json_normalize(df['Pollutant Levels'])

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此解决方案避免了使用昂贵的应用函数，并提供了更高效、更稳健的方法。

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