Python 3.x Python—如何处理在数据帧中以字符串形式编写的嵌套字典？

我遇到了一个问题，我发现这个问题与平台上的其他示例类似，但不完全相同

我的数据帧基于传感器数据的CSV

以下是仅一个单元格的输出：

df['streams'][0]

输出：

> "{'AirBeam-PM': {'session_id': 83611, 'measurements_count': 1904,
> 'unit_name': 'micrograms per cubic meter', 'sensor_name':
> 'AirBeam-PM', 'threshold_medium': 35, 'size': 1904, 'max_longitude':
> 105.8774276, 'sensor_package_name': 'AirBeam:00189610582E', 'unit_symbol': 'µg/m³', 'measurement_short_type': 'PM',
> 'average_value': 23.6113, 'start_longitude': 105.8773687,
> 'threshold_very_high': 150, 'min_latitude': 21.014873333,
> 'threshold_very_low': 0, 'measurement_type': 'Particulate Matter',
> 'threshold_high': 55, 'start_latitude': 21.0243842, 'min_longitude':
> 105.854333333, 'max_latitude': 21.040161667, 'id': 292691, 'threshold_low': 12}, 'AirBeam-RH': {'session_id': 83611,
> 'measurements_count': 1904, 'unit_name': 'percent', 'sensor_name':
> 'AirBeam-RH', 'threshold_medium': 50, 'size': 1904, 'max_longitude':
> 105.8774276, 'sensor_package_name': 'AirBeam:00189610582E', 'unit_symbol': '%', 'measurement_short_type': 'RH', 'average_value':
> 52.0557, 'start_longitude': 105.8773687, 'threshold_very_high': 100, 'min_latitude': 21.014873333, 'threshold_very_low': 0,
> 'measurement_type': 'Humidity', 'threshold_high': 75,
> 'start_latitude': 21.0243842, 'min_longitude': 105.854333333,
> 'max_latitude': 21.040161667, 'id': 292690, 'threshold_low': 25},
> 'AirBeam-F': {'session_id': 83611, 'measurements_count': 1904,
> 'unit_name': 'degrees Fahrenheit', 'sensor_name': 'AirBeam-F',
> 'threshold_medium': 50, 'size': 1904, 'max_longitude': 105.8774276,
> 'sensor_package_name': 'AirBeam:00189610582E', 'unit_symbol': 'F',
> 'measurement_short_type': 'F', 'average_value': 83.7983,
> 'start_longitude': 105.8773687, 'threshold_very_high': 100,
> 'min_latitude': 21.014873333, 'threshold_very_low': 0,
> 'measurement_type': 'Temperature', 'threshold_high': 75,
> 'start_latitude': 21.0243842, 'min_longitude': 105.854333333,
> 'max_latitude': 21.040161667, 'id': 292692, 'threshold_low': 25}}"

正如你所看到的，有一个更大的字典包含了不同的字典，但它都是作为一个巨大的字符串编写的，这意味着我不能使用任何常用的dict键，我不知道如何使用它

最终目标是从每个单元的输出创建一个数据帧，即在数据帧中写入pandas系列中的每个dict

有人能帮我吗

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谢谢

pd.DataFrame（eval（df['streams'][0]））work吗？如果没有eval，给json.load（…）一个try@ecortazar看到我下面的答案，我得到了两个错误，与yamlI复制了您发布的字符串并执行了pd.DataFrame（eval）相同。它工作得很好。这似乎是数据中其他地方的问题。

pd.DataFrame（eval（df['streams'][0]））

有效吗？如果没有eval，请给json.load（…）一个try@ecortazar看到我下面的答案，我得到了两个错误，与yamlI复制了您发布的字符串并执行了pd.DataFrame（eval）相同。它工作得很好。这似乎是数据中其他地方的问题。