如何访问数据帧中的列列表中的字典键值

Question

我有一个包含多个列的数据框，如key\u id、name、score、outcome&；类别原因。 category_reasons列为每个key_id保存如下值。对于某些key_id，它将只有一个category&；其他值将有多个类别&；值如下所示 如何创建一个新列，使其仅包含类别字段的类别值，作为新列Sample Input/Output类别1中的列表。 请参阅嵌入式系统，以便查看示例输入&；需要输出。 有人能帮我解决这个问题吗

[{'category': 'A', 'value': ['12']},
 {'category': 'B', 'value': ['13a']},
 {'category': 'C', 'value': ['14c']}]

Sample Input/output

Answer 1

获取密钥：

您只需创建一个新列，如下所示：

df["new_category_reasons"] = [','.join(l.keys()) for l in [OrderedDict(d) for  d in df["category_reasons"]]]

或者，如果不想创建新列，只需指定现有列：

df["category_reasons"] = [','.join(l.keys()) for l in [OrderedDict(d) for  d in df["category_reasons"]]]

• 从“category_reasons”列中的每个字典中获取OrderedDict，并用“，”连接键，以获取以逗号分隔的键字符串

• 您需要OrderedDict以保留密钥顺序，然后获取第一个密钥。否则，您可能会将value作为d.keys()中的第一个键。有时，正如您所知keys()是一个本质上无序的集合

例如：

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = [[1,[{'categoryA': 'A', 'value': ['12']},
 {'categoryB': 'B', 'value': ['13a']},
 {'categoryC': 'C', 'value': ['14c']}]], [2,[{'categoryA':'A', 'value':['12']}, {'categoryB':'B', 'value':['13a']}]]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ["key_id","category_reasons"])
from collections import OrderedDict
df['new_category_reasons'] = [','.join(l.keys()) for l in [OrderedDict(d) for  d in df["category_reasons"]]]

输出：

key_id  category_reasons    new_category_reasons
0   1   [{'categoryA': 'A', 'value': ['12']}, {'catego...   categoryA,categoryB,categoryC
1   2   [{'categoryA': 'A', 'value': ['12']}, {'catego...   categoryA,categoryB

获取值：

要获取值，例如[A、B、C]，可以执行以下操作：

• 您可以定义一个函数，从每个“类别\原因”中存在的字典列表中提取值，如：

    def get_category_values(category_list):
        l = []
        for d in category_list:
            od = OrderedDict(d)
            l.append(od[list(od.keys())[0]])
        return l

• 将此函数与列表理解一起使用，以获取新列“category_reason1”，如：

    df['category_reason1'] = [get_category_values(category_list) for category_list in df['category_reasons']]

输出：

key_id  category_reasons    category_reason1
0   1   [{'categoryA': 'A', 'value': ['12']}, {'catego...   [A, B, C]
1   2   [{'categoryA': 'A', 'value': ['12']}, {'catego...   [A, B]