Pandas 从值数组创建新的数据帧

我和熊猫一起学习，不知怎的，我解析了这样一个复杂的数据。但是，我们如何通过忽略第一个空字符串值并仅使用名为

name

&

value

的两个新pandas列中的其他两个值，从键

needed

的数组值创建新的pandas数据帧呢

ExpectedOutput（带编号索引的两列）

---

假设您的

系列

具有常规模式，即所有行都具有相同的dict键，并且您正在接触的嵌套级别：

ds1=ds.str[“需要”].str[1:]
ds2=pd.DataFrame（ds1.to_list（），列=[“名称”，“值”]）
ds3=pd.系列（ds2.到dict（“记录”））

对于

pd.Series

格式的输入：

将熊猫作为pd导入
ds=pd.Series（[{'not_needed'：'not_needed'，'needed'：[''PPP'，8.414448]}，
{'not_needed'：'not_needed'，'needed'：['FFF'，7.414448]}]）

现在解释一下步骤：

ds1

-在

pandas

行中与

list

或

dict

交互的方法是调用

.str[key]

，其中

key

可以是

dict

键或

list

参考

ds2

-是一种使用预定义名称将

ds1

拆分为列的方法

---

ds3

-

to_dict（“record”）

将数据帧转换为列表，其中每一行由格式为

{column1_name:column1_value_rowN，column2_name:column2_value_rowN，}

的单个条目表示，即假设您的

系列

具有常规模式，即所有行都具有相同的dict键，以及您接触的嵌套级别：

ds1=ds.str[“需要”].str[1:]
ds2=pd.DataFrame（ds1.to_list（），列=[“名称”，“值”]）
ds3=pd.系列（ds2.到dict（“记录”））

对于

pd.Series

格式的输入：

将熊猫作为pd导入
ds=pd.Series（[{'not_needed'：'not_needed'，'needed'：[''PPP'，8.414448]}，
{'not_needed'：'not_needed'，'needed'：['FFF'，7.414448]}]）

现在解释一下步骤：

ds1

-在

pandas

行中与

list

或

dict

交互的方法是调用

.str[key]

，其中

key

可以是

dict

键或

list

参考

ds2

-是一种使用预定义名称将

ds1

拆分为列的方法

---

ds3

-

to_dict（“record”）

将数据帧转换为列表，其中每一行由格式为

{column1\u name:column1\u value\u rowN，column2\u name:column2\u value\u rowN，}的单个条目表示。

您能为您的帖子添加预期的输出吗？这样更容易理解应该做什么。@Arkadiusz刚刚更新。很抱歉造成混淆。您编写了希望在两个新列中看到两个值，但从输入和输出来看，似乎您有一个数据帧，其中一列中有两个长字符串，您希望将它们转换为另一列中的两个字符串，但是模式不同。@Arkadiusz我只需要键

needed

中的值。它是一个数组，希望从中创建一个新的数据帧，数组中的每个项都作为一个新列。由于数组中的第一项是一个空字符串，我想忽略它&只需使用最后2个值就可以了。您是否可以在帖子中添加预期的输出？这样更容易理解应该做什么。@Arkadiusz刚刚更新。很抱歉造成混淆。您编写了希望在两个新列中看到两个值，但从输入和输出来看，似乎您有一个数据帧，其中一列中有两个长字符串，您希望将它们转换为另一列中的两个字符串，但是模式不同。@Arkadiusz我只需要键

needed

中的值。它是一个数组，希望从中创建一个新的数据帧，数组中的每个项都作为一个新列。由于数组中的第一项是一个空字符串，我想忽略它&只需使用最后2个值即可。感谢您花时间解释这一点。有一个疑问，在创建数据帧的过程中是否可以忽略第一个空字符串？不用担心，这正是

.str[1://code>所做的是的。我刚想出来。谢谢，这很有效。感谢您花时间解释这一点。有一个疑问，在创建数据帧的过程中是否可以忽略第一个空字符串？不用担心，这正是
.str[1://code>所做的是的。我刚想出来。非常感谢。
0    {'not_needed': 'not_needed', 'needed': ['', 'PPP', 8.414448]}
1    {'not_needed': 'not_needed', 'needed': ['', 'FFF', 7.414448]}

0    {'name': 'PPP', 'value': 8.414448}
1    {'name': 'FFF', 'value': 7.414448}