在 Pandas 中分解和解压列

如何解决在 Pandas 中分解和解压列

假设我有下面这种结构的数据，如何分解包含列表的列然后解压分解的列？

来源：

d = { 
    "_id" : "5f2","connId" : 128,"hospitalList" : [
        {
            "hospitalId" : 29,"boardId" : 1019,"siteId" : 1
        },{
            "hospitalId" : 3091,"boardId" : 2163,"siteId" : 382
        },{
            "hospitalId" : 28,"boardId" : 1017,"siteId" : 5
        }]
    }

代码：

root = pd.json_normalize(d)
nested_cols = [i for i in root.columns if isinstance(root[i][0],list)]
l = [root.drop(nested_cols,1),]
for i in nested_cols:
    l.append(pd.json_normalize(d,record_path=i))

output = pd.concat(l,axis=1)
print(output)

实际结果：

                        _id      connId  hospitalId       boardId  siteId
0                       5f2       128.0          29         1019       1
1                       NaN         NaN        3091         2163     382
2                       NaN         NaN          28         1017       5

预期结果：

                        _id      connId  hospitalId      boardId  siteId
0                       5f2       128.0          29         1019       1
1                       5f2       128.0        3091         2163     382
2                       5f2       128.0          28         1017       5

解决方法

这会输出您想要的内容。

root = pd.json_normalize(d)
nested_cols = [i for i in root.columns if isinstance(root[i][0],list)]
l = [root.drop(nested_cols,1),]
for i in nested_cols:
    l.append(pd.json_normalize(d,record_path=i))

output = pd.concat(l,axis=1)

output.fillna(method='ffill',inplace=True)

不过，不幸的是，我不知道您将在什么情况下使用该代码，和/或您是否需要进行调整。