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在数据框架内解包字典
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<p>我有一个包含一系列字典的熊猫数据框,如下所示:</p> <pre><code>df.head() Index params score 0 {'n_neighbors': 1, 'weights': 'uniform'} 0.550 1 {'n_neighbors': 1, 'weights': 'distance'} 0.550 2 {'n_neighbors': 2, 'weights': 'uniform'} 0.575 3 {'n_neighbors': 2, 'weights': 'distance'} 0.550 4 {'n_neighbors': 3, 'weights': 'uniform'} 0.575 </code></pre> <p>其目的是为每个实例创建一个数据帧,其中“n\u neighbors”和“weights”作为属性,并删除<code>params</code>列。我通过创建空numpy数组、循环和附加来实现这一点:</p> <pre><code>n_neighbors = np.array([]) weights = np.array([]) count = sum(df["score"].value_counts()) for x in range(count): n_neighbors = np.append(n_neighbors, df["params"][x]["n_neighbors"]) for x in range(count): weights = np.append(weights, df["params"][x]["weights"]) df["n_neighbors"] = n_neighbors df["weights"] = weights df = df.drop(["params"], axis=1) </code></pre> <p>这感觉又脏又没效率。有没有更优雅的方法来实现这一点?你知道吗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在你的情况下,你不需要numpy。普通的python列表感觉更好。我提醒你,df实际上是一个字典列表(每一行都是一个类似的dict)。检查Doku ex:d={'col1':[1,2],'col2':[3,4]}。所以要遵循这个模式。 当你把它传给构造器的时候pd.数据帧()</p> <p>我想这是正确的方法。你知道吗</p>
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