Python 大熊猫的亚群

我有一个熊猫数据框，其中一列如下所示：

0              {u'funny': 2, u'useful': 0, u'cool': 0}
1        {u'funny': 370, u'useful': 487, u'cool': 296}
2             {u'funny': 2, u'useful': 17, u'cool': 1}
3     {u'funny': 1233, u'useful': 2452, u'cool': 1875}
4              {u'funny': 4, u'useful': 7, u'cool': 2}
5        {u'funny': 408, u'useful': 819, u'cool': 557}
6        {u'funny': 321, u'useful': 673, u'cool': 430}
7           NaN
8              {u'funny': 0, u'useful': 8, u'cool': 0}

我想将此列拆分为单独的列，而不显式地迭代所有行（有很多行，而且这是一种糟糕的做法）

DataFrame.ThisColumn[1][“有趣”]

返回2，但

DataFrame.ThisColumn[：][“有趣”]

不起作用

我如何将其拆分为单独的列

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谢谢。

您可以将序列构造函数应用于该列：

In [11]: df
Out[11]:
                                               dics
0           {u'funny': 2, u'useful': 0, u'cool': 0}
1     {u'funny': 370, u'useful': 487, u'cool': 296}
2          {u'funny': 2, u'useful': 17, u'cool': 1}
3  {u'funny': 1233, u'useful': 2452, u'cool': 1875}
4           {u'funny': 4, u'useful': 7, u'cool': 2}
5     {u'funny': 408, u'useful': 819, u'cool': 557}
6     {u'funny': 321, u'useful': 673, u'cool': 430}
7           {u'funny': 0, u'useful': 8, u'cool': 0}

In [12]: df['dics'].apply(pd.Series)
Out[12]:
   cool  funny  useful
0     0      2       0
1   296    370     487
2     1      2      17
3  1875   1233    2452
4     2      4       7
5   557    408     819
6   430    321     673
7     0      0       8

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然而，我认为几乎可以肯定的是，在构建数据帧时分割这些数据帧是最好的，而不是一旦它们已经在数据帧中。

@N.McA。好吧，无论您如何获取数据，最好先尝试使用它！：）这是一个JSON，已经格式化成这样，我不负责删除它，所以我不确定我是否can@N.McA. 也许值得一看（有一个问题，所以我想韦斯认为它相当稳定）。干杯，我会的。请注意，我编辑了我的问题，以包括一个NA。。。你知道如何最好地处理这个问题吗？嗯，一个简单的方法就是应用一些类似的东西，例如：make_series=lambda x:pd.series（x）如果x==nan else x，可能还有一种更有效的方法。