Json Pandas函数explode在此数据系列上不起作用

pandas explode函数不会像应该的那样将对象元素放入行中

import pandas as pd
import requests
import io
from pandas.io.json import json_normalize

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data = payload)
response_text = response.text.encode('utf8')
fundingRate = pd.read_json(response_text,orient='columns',typ='frame')
fundingC = pd.DataFrame(fundingRate['data'])
fundingC = fundingC.T
fundingC = fundingC.astype(object)
fundingdataMap = fundingC['dataMap']
fundingdataMap = fundingdataMap.astype(str)
fundingdataMap = fundingdataMap.str.slice(start=10)
fundingdataMap.explode()

fundingdataMap数据系列

输出

data    [0.07280400000000001, 0.013058, 0.01, 0.01, 0....
Name: dataMap, dtype: object

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在将列元素设置为字符串并切片我想要的部分后，没有错误，但仍然无法正确生成分解函数。了解原因吗？

错误的原因很简单。你有一本字典，你正试图把它拆开，但它不起作用

#Removing the first row with dictionary
df.iloc[1:].explode('data')

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你必须打电话询问如何将这本词典转换为列表。这将需要一个

lambda

函数。

发布您的数据，请单击此处寻求帮助。通过引用代码，我能够将数据帧转换为对象，定义列，将元素转换为字符串，并对所需的元素进行切片。explode函数不会输出错误，但列不会按我希望的方式进行分解。对此有何见解？

“我能够将数据帧转换为对象、定义列、将元素转换为字符串并对所需的元素进行切片。explode函数不会输出错误，但列不会按我希望的方式进行分解。”

-你能更新你的问题来描述这一点吗？它现在已经更新了好吧，我知道你对它的理解仍然是一本字典，这可能就是为什么在没有错误之后，它仍然不能正确地爆炸。您将如何应用lambda函数将其正确转换为具有正确索引的列表？您必须发布更多数据，以便我提出建议。我需要你的数据中的字典和列表的完整示例。

#Without removing first row
df.explode('data')