创建一个新的数据帧，添加列dict as head中的每个键

Question

我有一个数据帧，它包含一个带有字典的列。在

我想在DataFrame中为在包含dict的列中的每个元素上找到的每个键添加一个新的头，分配给这些新单元格的每个新值都应该对应于None，如果该元素不包含该头键，则对应于相应的键值。在

以下是测试和可视化我所说的内容的数据：

导入依赖项：

import pandas as pd
import numpy as np

创建包含内部词典列表的词典：

^{pr2}$

为测试创建适当的初始数据帧：

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df

手动说明我想要的输出：

data2 = {'string_info': ['User1', 'User2', 'User3'],
        'elm1': ['attr5',None,'attr23'],
        'elm2': ['attr9',None,'attr33'],
        'elm3': ['attr33',None,None],
        'elm4': [None,None,None],
        'elm5': [None,'attr31',None],
        'elm6': [None,None,'attr33'],
        'elm7': [None,None,'attr13'],
        'int_info': [4, 24, 31]}

预期输出为：

df2 = pd.DataFrame.from_dict(data2)
df2

谢谢！在

Answer 1

您可以使用^{}和DataFrame构造函数将dict替换为列：

print (pd.DataFrame(df.dict_info.values.tolist()))
     elm1    elm2    elm3    elm5    elm6    elm7
0   attr5   attr9  attr33     NaN     NaN     NaN
1     NaN     NaN     NaN  attr31     NaN  attr13
2  attr23  attr33     NaN  attr28  attr33     NaN

print (pd.concat([pd.DataFrame(df.dict_info.values.tolist()),
                  df[['int_info','string_info']]], axis=1))
     elm1    elm2    elm3    elm5    elm6    elm7  int_info string_info
0   attr5   attr9  attr33     NaN     NaN     NaN         4       User1
1     NaN     NaN     NaN  attr31     NaN  attr13        24       User2
2  attr23  attr33     NaN  attr28  attr33     NaN        31       User3

如果需要Nones添加^{}：

^{pr2}$