我如何通过Python来格式化我的pandas dataframe以在csv输出中获得列？

Question

我正在编写代码，以便获得餐厅的营业时间：

这是我的输入代码：

merge_HOO = my_list  
merge_HOO=pd.DataFrame([(merge_HOO)],
columns = ['day','start','end']) 
print(merge_HOO)
merge_HOO.to_csv('merge_HOO_test1.csv')

输出：

    hours_type  is_open_now open
0   REGULAR FALSE   [{'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5}, {'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}]

但是，我希望输出在第1列中是这样的：头应该是'day'，第2列：'start'，第3列：'end'，并且在每一列下面应该是各自的值。你知道吗

我在运行代码时也遇到了这个错误：

con=len(content)))

AssertionError: 3 columns passed, passed data had 1 columns

编辑：添加了我的目录。你知道吗

my_list = [{'open': [{'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}], 'hours_type': 'REGULAR',
  'is_open_now': False}]

for i in my_list[0]["open"]:
    del i["is_overnight"]

print(my_list)

我该怎么做？你知道吗

Answer 1

您已经将merge_HOO的结构调整为dict，dict的键包含列的数据。因为我想你最终会有不止一家餐厅，所以我为my_list中的每个餐厅添加了一个柜台item

my_list = [{'open': [{'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}], 'hours_type': 'REGULAR',
            'is_open_now': False}]

merge_HOO = {'item': [], 'day': [], 'start': [], 'end': []}
for i, restaurant in enumerate(my_list):
    for item in restaurant['open']:
        merge_HOO['item'].append(i)
        merge_HOO['day'].append(item['day'])
        merge_HOO['start'].append(item['start'])
        merge_HOO['end'].append(item['end'])

merge_HOO = pd.DataFrame(merge_HOO,
                         columns=['item', 'day', 'start', 'end'])
print(merge_HOO)

它会屈服的

   item  day start   end
0     0    0  1100  2200
1     0    1  1100  2200
2     0    2  1100  2200
3     0    3  1100  2200
4     0    4  1100  2200
5     0    5  1100  2200
6     0    6  1100  2100

这就是你想要的吗？你知道吗