从dataframe中的列中提取唯一的json键

我有一个熊猫数据框架，下面的列是json格式的。我需要从中的所有行中获取唯一的json键 下面是数据帧。不确定pandas是否有任何内置功能来执行此操作

 Col3

 {"a": 2000, "b": 1}
 {'c': 'Go bug go','d': 'go_line21','e': 'movie','duration': 2166}

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如果使用实际代码，这个问题会更好。给定的列不是json格式，因为它同时包含双引号（正确）和单引号（非json格式）元素

还不清楚这些列是存储为dict还是字符串

这就是说，根据和，如果列实际上是json格式的，那么下面是如何得到答案的：使用json.loads，然后获取列名

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

df = pd.DataFrame({'Col3' : 
               ['{"a": 2000, "b": 1}',
                '{"c": "Go bug go", "d": "go_line21", "e": "movie", "duration": 2166}']})

json_normalize(df['Col3'].apply(json.loads)).columns.to_list()

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如果您必须纠正错误的引用，那么您需要遵循。

这个问题最好使用实际代码。给定的列不是json格式，因为它同时包含双引号（正确）和单引号（非json格式）元素

还不清楚这些列是存储为dict还是字符串

这就是说，根据和，如果列实际上是json格式的，那么下面是如何得到答案的：使用json.loads，然后获取列名

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

df = pd.DataFrame({'Col3' : 
               ['{"a": 2000, "b": 1}',
                '{"c": "Go bug go", "d": "go_line21", "e": "movie", "duration": 2166}']})

json_normalize(df['Col3'].apply(json.loads)).columns.to_list()

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如果必须纠正不正确的报价，则需要遵循。

您可以从中创建一个新的数据框，并将关键点作为列表抓取：

list(pd.DataFrame(df['Col3'].to_list()).columns)

输出：

# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'duration']

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您可以从中创建一个新的数据帧，并将键作为列表抓取：

list(pd.DataFrame(df['Col3'].to_list()).columns)

输出：

# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'duration']