通过dict或json像列过滤数据框

Question

我有一个如下所示的数据框：       score           pvpdate0      {2: 29, 4: 24}  2018-05-231      {2: 23, 4: 24}  2018-05-292      {2: 36, 4: 25}  2018-05-23我想过滤分数列并得到类似的结果     score1      score2     pvpdate0        29          24     2018-05-231        23          24     2018-05-292        36          25     2018-05-23我怎样才能做到这一点？我已经尝试过像 json 列一样评分列的方法，但它不起作用。

Answer 1

如果想要从字典的键中提取列名的列名pop，请使用DataFrame构造函数并更改列名add_prefix，最后join所有没有的列score：

df = pd.DataFrame(df.pop('score').values.tolist()).add_prefix('score').join(df)

print (df)

   score2  score4     pvpdate

0      29      24  2018-05-23

1      23      24  2018-05-29

2      36      25  2018-05-23

Anf 如果想要由解析的 DataFrame 的长度创建的列名称使用f-strings：

#if stored dictionary like strings

df['score']=df['score'].map(ast.literal_eval) 

df1 = pd.DataFrame(df.pop('score').values.tolist())

df1.columns = [f'score{i}' for i in range(1, len(df1.columns) + 1)]

df = df1.join(df)

print (df)

   score1  score2     pvpdate

0      29      24  2018-05-23

1      23      24  2018-05-29

2      36      25  2018-05-23