python – 迭代pandas数据帧中的所有列以拆分分隔符

发布时间：2020-12-20 11:05:27 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个如下所示的数据框： name val0 cat ['Furry: yes','Fast: yes','Slimy: no','Living: yes']1 dog ['Furry: yes','Living: yes']2 snail ['Furry: no','Fast: no','Slimy: yes','Living: yes']3 paper ['Furry: no','Living: no'] 对于val列中列表中

我有一个如下所示的数据框：

name   val
0   cat    ['Furry: yes','Fast: yes','Slimy: no','Living: yes']
1   dog    ['Furry: yes','Living: yes']
2   snail  ['Furry: no','Fast: no','Slimy: yes','Living: yes']
3   paper  ['Furry: no','Living: no']

对于val列中列表中的每个项目,我想在“：”分隔符上拆分项目.然后我想让item [0]成为列名,item [1]是该特定列的值.像这样：

name   Furry  Fast  Slimy  Living
0   cat    yes    yes   no     yes
1   dog    yes    yes   no     yes
2   snail  no     no    yes    yes
3   paper  no     no    no     no

我已经尝试将apply(pd.Series)用于val列,但是这仍然留给我许多列,我必须手动进行拆分,或者弄清楚如何迭代遍历所有列并进行拆分.我更喜欢从零开始分割并创建列名.知道我怎么能做到这一点？

解决方法

pd.DataFrame直接接受字典列表.因此,您可以通过列表推导构建数据框,然后加入.

L = [dict(i.split(': ') for i in x) for x in df['val']]

df = df[['name']].join(pd.DataFrame(L))

print(df)

    name Fast Furry Living Slimy
0    cat  yes   yes    yes    no
1    dog  yes   yes    yes    no
2  snail   no    no    yes   yes
3  paper   no    no     no    no

（编辑：李大同）

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