这是我的资料

    id      var_map
0   7068    {'feature_1': 2.0, 'feature_2': 4.0, 'feature_3': 8.0, 'feature_4': 8.0}
1   7116    {'feature_1': '2', 'feature_2': 5.0, 'feature_3': 7.0}
2   7154    {'feature_1': 1.0, 'feature_2': 8.0, 'feature_3': 17.0}


这就是我想要的

    id      feature_1  feature_2  feature_3   feature_4   feature_5
0   7068    2.0        4.0        8.0         8.0
1   7116    2          5.0                    7.0
2   7154    1.0                               8.0         17.0

最佳答案

我相信需要popDataFrame构造函数和join原始:

df = df.join(pd.DataFrame(df.pop('var_map').values.tolist(), index=df.index))

print (df)
     id feature_1  feature_2  feature_3  feature_4
0  7068         2        4.0        8.0        8.0
1  7116         2        5.0        7.0        NaN
2  7154         1        8.0       17.0        NaN

但是,如果输入为json更好,则应使用json_normalize

关于python - 如何将特征从JSON格式映射(弹出)到表格格式?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50503246/

10-10 10:42
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