在python中将列includes:=value拆分为多个列

我有许多带有“|”分隔符的csv文件，其中一列包括键和值（但不包括json）。我需要读取所有这些csv文件，将该列拆分为多个列（作为列名和给定值的键），并将输出保存在一个大的csv文件中

其中一个csv文件类似于：

id | name |消息
12478 | A |{img|u type:=png，key|u id:=f235，客户端状态：=活动，请求状态：=打开}
12598 | B |{img|U类型：=无，地址| id:=c156，客户端|状态：=活动，请求|状态：=关闭}

输出将是：

id | name | Img | type | Key | id | address | id | Client | status | Request | status
12478 | A | png | f235 |空|激活|打开
12598 | B |无|空| c156 |活动|关闭

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任何帮助都将不胜感激。

您可以利用熊猫解决您的问题

将熊猫作为pd导入
def拆分到dict（行）：
行被拆分=行[1:-1]。拆分（'，'））
返回指令(
[
i、 strip（）.split（“：=”）用于第_行中的i已拆分
]
)
df=pd.read_csv（'your_file.csv'，delimiter=“|”）
new_df=df.message.apply（拆分到dict.apply）（pandas.Series）
最终=局部混凝土（[df，新_df]，轴=1）
final=final.drop（列=['message']）
final.to_csv（'your_splitted_file.csv'，sep=“|”，index=False）

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将熊猫作为pd导入
def拆分到dict（行）：
行被拆分=行[1:-1]。拆分（'，'））
返回指令(
[
i、 strip（）.split（“：=”）用于第_行中的i已拆分
]
)
df=pd.read_csv（'your_file.csv'，delimiter=“|”）
new_df=df.message.apply（拆分到dict.apply）（pandas.Series）
最终=局部混凝土（[df，新_df]，轴=1）
final=final.drop（列=['message']）
final.to_csv（'your_splitted_file.csv'，sep=“|”，index=False）

谢谢您的回复。当所有行都具有相同的键：=值时，它可以正常工作！但我确实有一些其他行，其中有时缺少一个键：=值。在这种情况下，它会给出错误“dictionary update sequence元素#0的长度为1；需要2”。有什么建议吗？请提供这些行的示例，以便我可以重新创建错误？我用你的示例输入尝试了它，第二行没有

key\u id

，但它工作得很好。我检查了我的日志文件（非常大的文件），问题似乎是：有些行断了，例如在一行中我有：client\u status:=active12598 | C |{img\u type:=none，address\u id:=c198，client\u status:=active，request\u status:=open}。所以基本上下一行和上一行是混合的。现在，我必须找到一种方法来忽略这些行，然后再尝试拆分它们。谢谢您的回复。当所有行都具有相同的键：=值时，它可以正常工作！但我确实有一些其他行，其中有时缺少一个键：=值。在这种情况下，它会给出错误“dictionary update sequence元素#0的长度为1；需要2”。有什么建议吗？请提供这些行的示例，以便我可以重新创建错误？我用你的示例输入尝试了它，第二行没有

key\u id

，但它工作得很好。我检查了我的日志文件（非常大的文件），问题似乎是：有些行断了，例如在一行中我有：client\u status:=active12598 | C |{img\u type:=none，address\u id:=c198，client\u status:=active，request\u status:=open}。所以基本上下一行和上一行是混合的。现在，我必须找到一种方法来忽略这些行，然后再尝试拆分它们。