从Python数据帧中提取值

我有一个熊猫数据框，格式如下：

ID|Date|Values
1234|2021-01-01|{"Reason":"Change", "New Value":"Segment 2", "Old Value":"Segment 1"}

我想解析values列并创建一个新的数据帧：

ID|Date|Old|New

值的顺序有时是不同的。如何在Python中提取这些值

df[["Old", "New"]] = df["Values"].apply(lambda d: (d["Old Value"], d["New Value"])) \
                                 .tolist()
df = df.drop(columns="Values")

另一种方法：

import operator

old = operator.itemgetter("Old Value")
new = operator.itemgetter("New Value")

df["Old"] = df["Values"].apply(old)
df["New"] = df["Values"].apply(new)
df = df.drop(columns="Values")

---

您可以使用

pd.DataFrame（）

将字典提取到列中。从生成的新数据帧中获取2个相关列，并使用将其与原始数据帧连接，然后按删除原始

值

请注意，在执行相同任务的各种方法中，使用
pd.DataFrame（）
将字典提取到列中是最快的。它比在lambda函数中使用
.apply（）
要快得多

结果：

print(df_new)


     ID        Date  Old Value  New Value
0  1234  2021-01-01  Segment 1  Segment 2

这回答了你的问题吗？列是一个对象，因此我得到了“TypeError:字符串索引必须是整数”如何创建示例数据帧：
pd.dataframe（…）
？请将
df.info（）
和
df.head（）
输出添加到您的帖子中。我得到以下信息：“[Index（['Old Value'，'New Value']，dtype='object'）]中没有一个在[columns]中。”
print(df_new)


     ID        Date  Old Value  New Value
0  1234  2021-01-01  Segment 1  Segment 2