Pandas 在Keras中阅读Python词典

我正在尝试改编Kaggle面部关键点检测教程和代码，以解决类似的问题。我试图探测人体内的四个关键点；左肩、右肩、鼻子和脖子

我以前给图像贴标签，但现在excel文件的格式是两列，一列是图像名称，另一列是python字典，如下所示：

{'LS': [{'geometry': {'x': 45, 'y': 21}}],
 'RS': [{'geometry': {'x': 28, 'y': 30}}],
 'Neck': [{'geometry': {'x': 38, 'y': 25}}],
 'Nose': [{'geometry': {'x': 50, 'y': 15}}]}

而Kaggle数据集为每个点组件使用一列（一列代表x，另一列代表y）

是否有一种很好的方法将每个点的最终x和y值分离到单独的列中

用于将dict转换为正确的数据帧格式

from pandas.io.json import json_normalize
list_main=[]
for item in data:
    temp = dict()
    temp["tag"] = item
    data[item][0].update(temp)
    list_main.append(data[item][0])

final_df = json_normalize(list_main)

---

我使用了

pandas.io.json.json_normalize

，正如@tawab_shakel在下面的回答中所建议的，其中原始数据是从csv文件读取的

import ast
def extract_data(raw_data):
    data_list=[]
    items = ['LS', 'RS', 'Neck', 'Nose']
    for row in raw_data.index: 
        #print(row)
        x = raw_data ['Label'][row]
        #print(type(x))
        x = ast.literal_eval(x)
        #print(type(x))
        if'LS' not in x:
            x= insert(x, {'fill_0':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},0)
        if'RS' not in x:
            x= insert(x, {'fill_1':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},1)
        if'Neck' not in x:
            x= insert(x, {'fill_2=':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},2)
        if'Nose' not in x:
            x= insert(x, {'TEST_3':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},3)
        list_main=[]
        point_index = 0
        for item in x:
            if item == items[point_index]:
                temp = dict()
                temp["tag"] = item
                x[item][0].update(temp)

               # print(list_main)
            else:
                x[item][0]['geometry']['x']=0
                x[item][0]['geometry']['y']=0
                x[item][0]['tag']= items[point_index]
            list_main.append(x[item][0])
            point_index +=1
        final_df = json_normalize(list_main)
        del final_df['tag']
        a = np.asarray(final_df)
        a = a.flatten()
        data_list.append(a)
    return data_list

---

谢谢你的回答，我怎样才能在一个完整的文件上做到这一点。您处理的单元格位于一行中，该行中有另一列指示图像名称。那么，有没有办法将两列[geometry.x geometry.y]展平到行中呢？我想我现在有了一个计划，我按照这个计划将excel工作表中的每一列都读入一个列表中。然后用您提供的代码迭代列表元素。@KaramAboGhalieh您的问题是否已解决或有任何困惑？仍在从代码开始工作，我需要达到以下格式列：LSX LSY RSX RSY NeckX NeckY NoseX NoseY ImageName我现在拥有的是列：Label ImageName，其中Label是问题中列出的格式。

import ast
def extract_data(raw_data):
    data_list=[]
    items = ['LS', 'RS', 'Neck', 'Nose']
    for row in raw_data.index: 
        #print(row)
        x = raw_data ['Label'][row]
        #print(type(x))
        x = ast.literal_eval(x)
        #print(type(x))
        if'LS' not in x:
            x= insert(x, {'fill_0':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},0)
        if'RS' not in x:
            x= insert(x, {'fill_1':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},1)
        if'Neck' not in x:
            x= insert(x, {'fill_2=':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},2)
        if'Nose' not in x:
            x= insert(x, {'TEST_3':[{"geometry":{"x":45,"y":21}}]},3)
        list_main=[]
        point_index = 0
        for item in x:
            if item == items[point_index]:
                temp = dict()
                temp["tag"] = item
                x[item][0].update(temp)

               # print(list_main)
            else:
                x[item][0]['geometry']['x']=0
                x[item][0]['geometry']['y']=0
                x[item][0]['tag']= items[point_index]
            list_main.append(x[item][0])
            point_index +=1
        final_df = json_normalize(list_main)
        del final_df['tag']
        a = np.asarray(final_df)
        a = a.flatten()
        data_list.append(a)
    return data_list