Python 如何编辑此数据框以合并两列字典列表？

我有一个这样的数据帧

ID  Name id2                            name2                  name3
101  A    [{'a': '1'}, {'b': '2'}]  [{'e': '4'}, {'f': '5'}]  [{'x': '4'}, {'y': '5'}]
103  B    [{'c': '3'},{'d': '6'}]   [{'g': '7'},{'h': '8'}]   [{'t': '4'}, {'o': '5'}]

ID   Name id2                                                                name2
101  A    [{'a': '1','e': '4','x': '4'}, {'b': '2', 'f': '5','y': '5'}}]    [{'e': '4'}, {'f': '5'}]
103  B    [{'c': '3', 'g': '7','t': '4'},{'d': '6', 'h': '8','o': '5'}]    [{'e': '4'}, {'f': '5'}]

我想要这样的输出df

ID  Name id2                            name2                  name3
101  A    [{'a': '1'}, {'b': '2'}]  [{'e': '4'}, {'f': '5'}]  [{'x': '4'}, {'y': '5'}]
103  B    [{'c': '3'},{'d': '6'}]   [{'g': '7'},{'h': '8'}]   [{'t': '4'}, {'o': '5'}]

ID   Name id2                                                                name2
101  A    [{'a': '1','e': '4','x': '4'}, {'b': '2', 'f': '5','y': '5'}}]    [{'e': '4'}, {'f': '5'}]
103  B    [{'c': '3', 'g': '7','t': '4'},{'d': '6', 'h': '8','o': '5'}]    [{'e': '4'}, {'f': '5'}]

列名3将与Op中的相同，我刚刚从上面的示例中删除了它。问题是，即使添加了更多列，其字典也会在id2列中更新。 谢谢：）

您可以尝试在列表中使用：

从文件中

ChainMap将多个DICT或其他映射组合在一起，以创建一个可更新的视图

因此，首先我们将

zip

列放在一起，然后使用嵌套的

zip

从单个列表中的每个列“并排”获取

dicts

。此列表被传递到

ChainMap

，后者将它们合并为一个

dict

示例

from collections import ChainMap

# Setup    
df = pd.DataFrame({'ID': [101, 103], 'Name': ['A', 'B'], 'id2': [[{'a': '1'}, {'b': '2'}], [{'c': '3'}, {'d': '6'}]], 'name2': [[{'e': '4'}, {'f': '5'}], [{'g': '7'}, {'h': '8'}]]})

df['id2'] = [[dict(ChainMap(*x)) for x in zip(i, n)]
             for i, n in zip(df['id2'], df['name2'])]

[外]

---

更新 如果要合并多个列，则更具可扩展性的解决方案是首先提取需要合并的所有列：

df = pd.DataFrame({'ID': [101, 103], 'Name': ['A', 'B'], 'id2': [[{'a': '1'}, {'b': '2'}], [{'c': '3'}, {'d': '6'}]], 'name2': [[{'e': '4'}, {'f': '5'}], [{'g': '7'}, {'h': '8'}]], 'name3': [[{'x': '4'}, {'y': '5'}], [{'t': '4'}, {'o': '5'}]]})

df['id2'] = [[dict(ChainMap(*y)) for y in zip(*x)]
             for x in zip(*df.filter(regex='id2|name').apply(tuple))]

[外]

---

这与上面的操作基本相同，只是我们过滤到“id”或“name”列，并将它们全部组合起来。

考虑到数据帧的名称是df，请尝试以下操作：

i=0
for i in range(0,df.shape[0]):
    df.id2[i][0].update(df.name2[i][0])
    df.id2[i][1].update(df.name2[i][1])

---

<代码>如果有另一列出现在之后，你能更好地解释吗？@ YATU你可以考虑只有4列。谢谢你@ ChrisA今天救了我。如果您有时间，请您详细解释一下代码好吗？嘿@R.singh我实际上添加了另一个官方解决方案，它比使用

dict.update

谢谢您@Chris如果您有时间，请您解释一下代码好吗？我已经尝试过这个方法[[（x.update（y）]在zip中为x，y（I，n）]在zip中为I，n（df2['id2'，df2['name2])]这就像一个符咒。再次感谢Chrisi已经更新了问题，以便将来进行一些修改，您能建议吗？@R.singh更新的解决方案，如果您现在有多个“名称”列，应该更具可扩展性