Python 拆分dataframe列并删除额外变量

你能帮我拆分如下所示的数据帧吗

metric
{"{'test'}.ab.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{rtw}":0.3232,"{'test'}.abv.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{rtw}.services.{'API'}":0.3243}
{"{'test'}.aew.dsc.{'prd'}.gcp.{'8329'}_{abc}":0.3232,"{'test'}.aew.dsc.{'prd'}.gcp.{'8329'}_{abc}.services.{'Instance'}":0.932}
{"{'test'}.acd.ard.{'prd'}.gcp.{'892'}_{dxj}":0.3232,"{'test'}.abv.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{dxj}.services.{'Big data'}":0.3254}

基于

、

删除

{}、”和“

然后把两根柱子连在一起

metric
test.ab.ov.prd.gcp.392032_rtw:0.3232  
test.abv.ov.prd.gcp.392032_rtw.services.API:0.3243
test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc:0.3232  
test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc.services.Instance:0.932    
test.acd.ard.prd.gcp.892_dxj:0.3232   
test.abv.ov.prd.gcp.392032_dxj.services.Big data:0.3254

现在再次根据

：

metric                                               cost
test.ab.ov.prd.gcp.392032_rtw                    0.3232  
test.abv.ov.prd.gcp.392032_rtw.services.API      0.3243
test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc                   0.3232  
test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc.services.Instance  0.932    
test.acd.ard.prd.gcp.892_dxj                    0.3232   
test.abv.ov.prd.gcp.392032_dxj.services.Big data 0.3254

使用字符串方法-

metric = [{
    "{'test'}.ab.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{rtw}": 0.3232,
    "{'test'}.abv.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{rtw}.services.{'API'}": 0.3243
}, {
    "{'test'}.aew.dsc.{'prd'}.gcp.{'8329'}_{abc}": 0.3232,
    "{'test'}.aew.dsc.{'prd'}.gcp.{'8329'}_{abc}.services.{'Instance'}": 0.932
}, {
    "{'test'}.acd.ard.{'prd'}.gcp.{'892'}_{dxj}": 0.3232,
    "{'test'}.abv.ov.{'prd'}.gcp.{'392032'}_{dxj}.services.{'Big data'}": 0.3254
}]
df  = pd.DataFrame(metric).transpose().fillna(0).sum(axis=1).reset_index()
df['index'] = df['index'].str.replace(r'{|}|\'','')
df  = df.rename(columns = {'index' : 'metric', 0: ' cost'})

输出-

                                             metric    cost
0                     test.ab.ov.prd.gcp.392032_rtw  0.3232
1       test.abv.ov.prd.gcp.392032_rtw.services.API  0.3243
2                     test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc  0.3232
3   test.aew.dsc.prd.gcp.8329_abc.services.Instance  0.9320
4                      test.acd.ard.prd.gcp.892_dxj  0.3232
5  test.abv.ov.prd.gcp.392032_dxj.services.Big data  0.3254

如果度量是数据帧，则可以使用-

df  = df['metric'].str.split(',', expand=True)
df = df[0].append(df[1]).str.replace(r'{|}|\'','').str.split(':', expand=True).rename(columns = {0:'metric', 1: 'cost'})
df['metric'] = df['metric'].str.strip('"')

---

metric是一个数据帧，我尝试使用

metric=df.values.tolist（）

将其转换为一个列表并使用它，但当我应用

df=pd.dataframe（metric.transpose（）.fillna（0）.sum（axis=1）.reset_index（）

df显示索引0\n0.0@Nk03时，你能告诉我为什么它不工作吗？哦，它是一个数据帧。让我添加更新后的答案。谢谢，但我已经尝试过拆分metric

df=df['metric'].str.split（'，'，expand=True）

但它的输出为column=0，每行为Nan，我认为它没有拆分，因为，在{}之间，所以可能无法拆分度量。知道为什么吗？

df  = df['metric'].str.split(',', expand=True)
df = df[0].append(df[1]).str.replace(r'{|}|\'','').str.split(':', expand=True).rename(columns = {0:'metric', 1: 'cost'})
df['metric'] = df['metric'].str.strip('"')