Python 如何将字典、集合、元组列表的多列转换为列

我有一些结构和数据

CusID   Name    Shop    Item                                                Card                          Type               Price
1       Paul    Pascal  [{"Food":"001","Water":"Melon","Dessert":"Mango"}]  [{"Main":"Yes", "Second":""}]   {"VIP":"YES"}   24000
2       Mark    Casio   [{"Food":"001","Water":"Apple","Dessert":"Mango"}]  [{"Main":"", "Second":"Yes"}]   {"VIP":"YES"}   30800
3       Bill    Nike    [{"Food":"004","Water":"","Dessert":""}]            []                              {}               900

我想拆分项目、卡片和类型列。这是预期的输出

Name    Shop    Food    Water   Dessert Card_Main   Card_Second VIP Price
Paul    Pascal  1       Melon   Mango   Yes                     YES 24000
Mark    Casio   1       Apple   Mango               Yes         YES 30800
Bill    Nike    4                                                   900

数据帧的代码：

d = [{'CusID': 1, 'Name': 'Paul', 'Shop': 'Pascal', 
  'Item': [{"Food":"001","Water":"Melon","Dessert":"Mango"}],
  'Card': [{"Main":"Yes", "Second":""}], 'Type': {"VIP":"YES"}, 'Price': 24000}, 
  {'CusID': 2, 'Name': 'Mark', 'Shop': 'Casio', 'Item': [{"Food":"001","Water":"Apple","Dessert":"Mango"}], 
   'Card': [{"Main":"", "Second":"Yes"}], 'Type': {"VIP":"YES"}, 'Price': 30800}, 
 {'CusID': 3, 'Name': 'Bill', 'Shop': 'Nike', 'Item': [{"Food":"004","Water":"","Dessert":""}],
  'Card': [], 'Type': {}, 'Price': 900}]
df = pd.DataFrame(d)

这是我的dataframe代码。 列表的字典中有“”，但dataframe看起来没有区别

d = [{'CusID': 1, 'Name': 'Paul', 'Shop': 'Pascal', 
  'Item': '[{"Food":"001","Water":"Melon","Dessert":"Mango"}]',
  'Card': '[{"Main":"Yes", "Second":""}]', 'Type': '{"VIP":"YES"}', 'Price': 24000}, 
  {'CusID': 2, 'Name': 'Mark', 'Shop': 'Casio', 'Item': '[{"Food":"001","Water":"Apple","Dessert":"Mango"}]', 
   'Card': '[{"Main":"", "Second":"Yes"}]', 'Type': '{"VIP":"YES"}', 'Price': 30800}, 
 {'CusID': 3, 'Name': 'Bill', 'Shop': 'Nike', 'Item': '[{"Food":"004","Water":"","Dessert":""}]',
  'Card': [], 'Type': {}, 'Price': 900}]
df = pd.DataFrame(d)

---

不是动态的，但这可以通过以下方法解决：

a = pd.DataFrame(df.pop('Item').str[0].dropna().tolist())
b = pd.DataFrame(df.pop('Card').str[0].dropna().tolist()).add_prefix('Card_')
c = pd.DataFrame(df.pop('Type').tolist())
out = df.join(i for i in [a,b,c]).fillna('')
print(out)

---

---

不是动态的，但这可以通过以下方法解决：

a = pd.DataFrame(df.pop('Item').str[0].dropna().tolist())
b = pd.DataFrame(df.pop('Card').str[0].dropna().tolist()).add_prefix('Card_')
c = pd.DataFrame(df.pop('Type').tolist())
out = df.join(i for i in [a,b,c]).fillna('')
print(out)

---

---

对于具有列表和字典的列，通常最好粘贴

df.to_dict（）

，因为很难复制数据对于具有列表和字典的列，通常最好粘贴

df.to_dict（）

，因为很难复制数据，因为数据帧结构不同，所以无法在我的代码中工作。我有‘，比如‘Item’：‘[{“Food”：“001”，“Water”：“humber”，“sarth”：“Mango”}’’。在您的代码中，'Item'：[{“Food”：“001”，“Water”：“甜瓜”，“甜点”：“Mango”}]df[“Item”]的结果是[，那么它不起作用。在我的代码中它不能起作用，因为有不同的数据帧结构。我有'，比如'Item'：[{“Food”：“001”，“Water”：“甜瓜”，“甜点”：“Mango”}]。在您的代码中，'Item'：[{“Food”：“001”，“Water”：“mongo”，“甜点”：“Mango”}]df[“Item”]的结果。str[0]为[，则无效