Python 如何转换每个嵌套字典'；元素添加到新列？

我有以下数据帧结构。共有两（2）列：

id

和

info

（对象）

我想将此格式转换为以下格式：

                  id  route_id  stop_id
0  14050000893760073         1        1
1  14050000893760073         2        2

有什么想法吗？提前谢谢你

df2 = df.explode('info', ignore_index=True)
df2
   id                 info
0  14050000893760073  {'route_id': '1', 'stop_id': '1'}
1  14050000893760073  {'route_id': '2', 'stop_id': '2'}


info_df = df2["info"].apply(pd.Series)
info_df
     route_id  stop_id
0        1       1
1        2       2

result = pd.concat([df2, info_df], axis=1).drop('info', axis=1)
result
    id              route_id    stop_id
0   14050000893760073   1   1
1   14050000893760073   2   2

---

首先，分解

info

列中的列表。然后，从该列创建一个数据系列。最后，将

info\u df

和数据帧连接起来，以得到最终结果。

df[['id']].join（pd.dataframe（df['info'].explode（）.tolist（））

尝试一下，因为我无法复制您的数据帧question@anky我得到了这个错误：TypeError:type'float'的对象没有len（）给我们

print（df.head（））

因为我刚刚guessed@ankyprint（df.head（））与我最初发布的内容相同

df2 = df.explode('info', ignore_index=True)
df2
   id                 info
0  14050000893760073  {'route_id': '1', 'stop_id': '1'}
1  14050000893760073  {'route_id': '2', 'stop_id': '2'}


info_df = df2["info"].apply(pd.Series)
info_df
     route_id  stop_id
0        1       1
1        2       2

result = pd.concat([df2, info_df], axis=1).drop('info', axis=1)
result
    id              route_id    stop_id
0   14050000893760073   1   1
1   14050000893760073   2   2