如何将pandas dataframe列从对象/字符串转换为字典，然后将其分解为多列

将pandas dataframe列从对象/字符串转换为字典，然后将其分解为多列的方法如下：

1. 首先，使用pandas的to_dict()函数将DataFrame的列转换为字典。该函数可以接受参数来指定字典的方向（列作为键或行作为键）和数据类型。

dict_data = df.to_dict()

1. 接下来，使用pandas的DataFrame()函数将字典转换回DataFrame。在此过程中，可以指定列的名称和顺序。

new_df = pd.DataFrame.from_dict(dict_data)

1. 如果要将字典分解为多列，可以使用pandas的apply()函数和lambda函数来实现。首先，创建一个lambda函数，该函数将字典作为输入，并返回一个Series对象。然后，使用apply()函数将该lambda函数应用于DataFrame的每一行。

new_columns = new_df['column_name'].apply(lambda x: pd.Series(x))

1. 最后，将新生成的列添加到DataFrame中。

new_df = pd.concat([new_df, new_columns], axis=1)

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 将DataFrame的列转换为字典
dict_data = df.to_dict()

# 将字典转换回DataFrame
new_df = pd.DataFrame.from_dict(dict_data)

# 将字典分解为多列
new_columns = new_df['column_name'].apply(lambda x: pd.Series(x))

# 将新生成的列添加到DataFrame中
new_df = pd.concat([new_df, new_columns], axis=1)

这样，你就可以将pandas dataframe列从对象/字符串转换为字典，并将其分解为多列了。

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