如何有效地将 Pandas 字典列拆分为单独的列？

如何将 Pandas 字典列拆分为单独的列

在 Pandas DataFrame 中，可能会遇到包含字典的列。要将这些字典中的值提取到单独的列中，json_normalize 函数是一个有效的解决方案。

以下代码演示了该过程：

这将创建一个新的 DataFrame df2，其中包含“污染物水平”字典列中的值分为单独的列。

处理不同的长度列表：

所提供的要求指定字典中的所有列表包含相同的三个键（'a'、'b'、'c'），但长度不一定相同。为了适应这种情况，代码使用 json_normalize，它通过用 NaN 填充缺失值来自动处理变量列表长度。

Unicode 问题解决方案：

如果字典值是采用 Unicode 格式（u{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 而不是{u'a': '1', u'b': '2', u'c': '3'})，代码仍然可以正确运行。 json_normalize 可以处理两种类型的 Unicode 字符串。

Unicode 示例：

对于以 Unicode 格式从 PostgreSQL 数据库导入的数据：

这会将 Unicode 字符串转换为常规字符串，然后将字典列拆分为单独的列。

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