如何有效地將 Pandas 字典列拆分為單獨的列？

使用 Pandas 將一列字典拆分為單獨的列

問題描述

DataFrame 包含一列需要分解為的字典單獨的列。雖然字典由以相同順序出現的相同三個鍵（“a”、“b”和“c”）組成，但它們的長度可能有所不同。以前使用 pandas.concat() 的工作解決方案現在失敗並出現 IndexError。

解

問題是由於資料被編碼為 Unicode 字串而不是字典物件而引起的。若要解決此問題：

1. 使用 ast.literal_eval() 轉換 Unicode 字串：
   在應用 json_normalize 之前，使用以下命令將 Unicode字串轉換為字典ast.literal_eval():

   import ast
   df['Pollutant Levels'] = df['Pollutant Levels'].apply(ast.literal_eval)

2. 使用 json_normalize 標準化 JSON：
   使用 pandas.json_normalize()將字典列拆分為單獨的欄位：

   df2 = pd.json_normalize(df['Pollutant Levels'])

此解決方案避免了使用昂貴的應用函數，並提供了更有效率、更穩健的方法。

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