J'ai un fichier de données avec Colmuns qui ont des paires d'attributs imbriquées des paires. Comment puis-je analyser cette colonne de Dataframe et obtenir cette valeur pour créer un nouveau Dataframe pour cela?
C'est l'une des valeurs de colonne ressemblant à:
Toutes les colonnes n'ont pas aussi les mêmes attributs.
S'il vous plaît aider, je suis nouveau dans Python. {'BikeParking': 'Faux', 'BusinessAcceptsCreditCards': "True", "Homme d'affaires": "{" Garage ": Faux," Street ": True," Validé ": Faux, 'Lot' : Faux, 'Valet': faux} "," Goodforkids ":" vrai "," HASTV ': "vrai", "Noiseelevel": "Moyenne", "Publié", "Faux", "Restaurantattre": "Casual' , 'RestaurantsDelivery': 'Faux', 'RestaurantsGoodForgroups': 'True', 'RestaurantsPriceRange2': '2', 'RestaurantsReservations': 'Vrai', 'RestaurantStakeout': 'True'}
3 Réponses :
Si votre dict n'est pas imbriqué, ce qui suit fonctionnera.
pd.DataFrame(list(df['column_name'])
Ce n'est pas très clair ce que vous recherchez, mais une autre chose qui pourrait vous aider consiste à utiliser la fonction Appliquer pour analyser toutes les lignes de votre Dataframe pour créer une nouvelle colonne avec le résultat.
def _parsing_function(row):
// column containing nested values
dict = row['column_name']
for key in dict:
'do something'
return 'new column value'
frame['new_column'] = frame.apply(_parsing_function, axis=1)
Pour trouver les dictionnaires dans votre colonne de Dataframe existante et créer de nouveaux Dataframes, vous pouvez itérer sur votre colonne et créer des fichiers de données au besoin:
new_dfs = [] # list of new dataframes from dictionaries in existing column
for elem in df['column_name']:
if type(elem) is dict:
new_dfs.append(pd.DataFrame(elem)) # add to list of created dataframes
Pouvez-vous montrer votre code et votre sortie attendue?
DF ['Nom de colonne']. Appliquer (PD.Series) ..?