python - Pandas 子字符串 DataFrame 列

Question

我有一个 pandas DataFrame，其中有一列名为positions，其中包含具有以下示例语法的字符串值：

[{'y': 49, 'x': 44}, {'y': 78, 'x': 31}]
[{'y': 1, 'x': 63}, {'y': 0, 'x': 23}]
[{'y': 54, 'x': 9}, {'y': 78, 'x': 3}]

我想在我的 pandas DataFrame 中创建四个新列，它们y_start是仅提取数字的列。x_starty_endx_end

例如，对于第一行的示例，我的新列将具有以下值：

y_start= 49
x_start= 44
y_end= 78
x_end= 31

总而言之，我希望仅提取第一次、第二次、第三次和第四次出现的数字并将它们保存到单独的列中。

Answer 1

• 第一个问题是将字符串转换回字典，这可以通过ast.literal_eval
• 使用构造函数分隔列表以分隔列pandas.DataFrame，因为它比使用更快.apply(pd.Series)
  • Pandas 将列表的列拆分为多列
• 将每列中的 dicts 转换为每个键的单独列，使用pandas.json_normalize、.rename列和.concat它们一起。
• 将 Pandas 列中的字典/列表拆分为单独的列并不能完全回答问题，但它是相似的。
• 如果数据是从 csv 加载的，请使用converters带有.read_csv.
  • df = pd.read_csv('data.csv', converters={'str_column': literal_eval})

import pandas as pd
from ast import literal_eval

# dataframe
data = {'data': ["[{'y': 49, 'x': 44}, {'y': 78, 'x': 31}]", "[{'y': 1, 'x': 63}, {'y': 0, 'x': 23}]", "[{'y': 54, 'x': 9}, {'y': 78, 'x': 3}]"]}

df = pd.DataFrame(data)

# convert the strings in the data column to dicts
df.data = df.data.apply(literal_eval)

# separate the strings into separate columns
df[['start', 'end']] = pd.DataFrame(df.data.tolist(), index=df.index)

# use json_normalize to convert the dicts to separate columns and join the dataframes with concat
cleaned = pd.concat([pd.json_normalize(df.start).rename(lambda x: f'{x}_start', axis=1), pd.json_normalize(df.end).rename(lambda x: f'{x}_end', axis=1)], axis=1)

# display(cleaned)
   y_start  x_start  y_end  x_end
0       49       44     78     31
1        1       63      0     23
2       54        9     78      3

Answer 2

将字符串转换为对象：

import ast
df['positions'] = df['positions'].apply(ast.literal_eval)

这是一种方式：

df1 = pd.DataFrame.from_records(pd.DataFrame.from_records(df.positions)[0]).rename(columns={"x":"x_start", "y":"y_start"})    
df2 = pd.DataFrame.from_records(pd.DataFrame.from_records(df.positions)[1]).rename(columns={"x":"x_end", "y":"y_end"})
df_new = pd.concat([df1, df2], axis=1)

另一个，更简洁一点：

df1 = pd.DataFrame(df.positions.to_list())[0].apply(pd.Series).rename(columns={"x":"x_start", "y":"y_start"})
df2 = pd.DataFrame(df.positions.to_list())[1].apply(pd.Series).rename(columns={"x":"x_end", "y":"y_end"})
df_new = pd.concat([df1, df2], axis=1)

我不知道这些方法如何比较的时间或内存性能。

输出（任何一种方法）：

   y_start  x_start  y_end  x_end
0       49       44     78     31
1        1       63      0     23
2       54        9     78      3

Answer 3

不是那么干净，但工作方法是编写一个自定义函数并应用 lambda 假设您的所有行都遵循您问题中提供的相同模式：

### custom function
def startEndxy(x):
    x = x.split(':')
    return x[1].split(',')[0].replace(' ', ''), x[2].split('},')[0].replace(' ', ''), x[3].split(',')[0].replace(' ', ''), x[4].split('}')[0].replace(' ', '')


### columns creations
df['y_start'] = df['positions'].apply(lambda x: startEndxy(x)[0])
df['x_start'] = df['positions'].apply(lambda x: startEndxy(x)[1])
df['y_end'] = df['positions'].apply(lambda x: startEndxy(x)[2])
df['x_end'] = df['positions'].apply(lambda x: startEndxy(x)[3])

它应该给你这个输出： 输出

Answer 4

首先重建你的系列

df = pd.DataFrame(df['position'].tolist()).rename(columns={0: 'starts', 1:'ends'})

              starts               ends
0  {'y': 54, 'x': 9}  {'y': 78, 'x': 3}
1  {'y': 1, 'x': 63}  {'y': 0, 'x': 23}
2  {'y': 54, 'x': 9}  {'y': 78, 'x': 3}

然后分配开始和结束列

starts = pd.DataFrame(df['starts'].tolist()).rename(columns={'y': 'y_start', 'x': 'x_start'})
ends = pd.DataFrame(df['end'].tolist()).rename(columns={'y': 'y_start', 'x': 'x_start'})

df = pd.concat([starts, ends], axis=1)

   y_start  x_start  y_end  x_end
0       54        9     78      3
1        1       63      0     23
2       54        9     78      3