DataFrame：从一列的字符串字典到两列的浮点数{'latitude'：'34 .04'，'longitude'：'-118.24'}

如何解决DataFrame：从一列的字符串字典到两列的浮点数{'latitude'：'34 .04'，'longitude'：'-118.24'}

我有一个带有列df的pandas DataFrame latlng。 此列中的行的格式为

{'latitude': '34.041005','longitude': '-118.249569'}。

为了能够将标记添加到地图（使用大叶草），我想创建两列'latitude'和longitude，在此示例中，这两列分别包含34.041005和-118.249569。

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编辑： 设法使其与第一步配合使用： df ['latlng'] = df ['latlng']。map（eval）

解决方法

您可以使用pd.json_normalize来避免花费昂贵的apply：

In [684]: df_out = pd.json_normalize(df.latlong)
In [686]: df_out
Out[686]: 
    latitude    longitude
0  34.041005  -118.249569
1  30.041005  -120.249569

然后您可以将这些列合并回df，如下所示：

pd.concat([df.drop('latlong',axis=1),df_out],axis=1)

,

以下方法应该起作用：

df['latitude']=[i['latitude'] for i in eval(df['latlong'])]
df['longtitude']=[i['longtitude'] for i in eval(df['longtitude'])]

,

这应该为您完成工作：

df['blatlong'].apply(pd.Series)

,

尝试一下：

df_new = pd.DataFrame(df['latlng'].values.tolist(),index=df.index)