如何通过python格式化pandas数据帧以获得csv输出中的列？

我正在编写代码，以便获得餐厅的营业时间：

这是我的输入代码： 输出：

    hours_type  is_open_now open
0   REGULAR FALSE   [{'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4}, {'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5}, {'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}]

但是，我希望输出像第1列那样：标题应该是

'day'

，第2列：

'start'

，第3列：

'end'

，每列下面应该是各自的值

我在运行代码时也遇到了这个错误： AssertionError:传递了3列，传递的数据有1列

编辑：添加了我的列表的外观

my_list = [{'open': [{'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5},
           {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}], 'hours_type': 'REGULAR',
  'is_open_now': False}]

for i in my_list[0]["open"]:
    del i["is_overnight"]

print(my_list)

---

我该怎么做？

您已经将

merge\u HOO

的结构调整为一个dict，它的键包含列的数据。因为我想你最终会有不止一家餐厅，所以我在我的列表中为每家餐厅添加了一个柜台

项目

my_list = [{'open': [{'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}], 'hours_type': 'REGULAR',
            'is_open_now': False}]

merge_HOO = {'item': [], 'day': [], 'start': [], 'end': []}
for i, restaurant in enumerate(my_list):
    for item in restaurant['open']:
        merge_HOO['item'].append(i)
        merge_HOO['day'].append(item['day'])
        merge_HOO['start'].append(item['start'])
        merge_HOO['end'].append(item['end'])

merge_HOO = pd.DataFrame(merge_HOO,
                         columns=['item', 'day', 'start', 'end'])
print(merge_HOO)

它会屈服的

   item  day start   end
0     0    0  1100  2200
1     0    1  1100  2200
2     0    2  1100  2200
3     0    3  1100  2200
4     0    4  1100  2200
5     0    5  1100  2200
6     0    6  1100  2100

---

这就是你想要的吗？

你能给我的列表添加一些元素吗？？是的，我已经编辑过了，并且提到了同样的@VincenzoLavoriniYes。上帝保佑你@ascripter那么如果你也能给出答案，我会很感激：）有没有办法把它做成一个宽格式，因为这个输出是一个长数据格式？宽格式是指有一天，开始，在一列中结束所有内容，并在其旁边的行中保留值，如第01天2 3 4 5 6，以及类似的其他日期，如开始1100 2200 1100 2200…我不确定您的意思（以及您最终打算如何处理数据）。是否希望每个单元格的条目都是一个列表？然后，您将在csv中得到一系列列表。你确定你有明确的问题吗？

my_list = [{'open': [{'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 0},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 1},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 2},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 3},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 4},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2200', 'day': 5},
                     {'is_overnight': False, 'start': '1100', 'end': '2100', 'day': 6}], 'hours_type': 'REGULAR',
            'is_open_now': False}]

merge_HOO = {'item': [], 'day': [], 'start': [], 'end': []}
for i, restaurant in enumerate(my_list):
    for item in restaurant['open']:
        merge_HOO['item'].append(i)
        merge_HOO['day'].append(item['day'])
        merge_HOO['start'].append(item['start'])
        merge_HOO['end'].append(item['end'])

merge_HOO = pd.DataFrame(merge_HOO,
                         columns=['item', 'day', 'start', 'end'])
print(merge_HOO)

   item  day start   end
0     0    0  1100  2200
1     0    1  1100  2200
2     0    2  1100  2200
3     0    3  1100  2200
4     0    4  1100  2200
5     0    5  1100  2200
6     0    6  1100  2100