根据字典键从嵌套的字典中创建多个新的数据框列,可以通过以下步骤实现:
pandas
库中的DataFrame
函数来实现。假设我们有一个嵌套字典nested_dict
,可以使用以下代码将其转换为数据框:import pandas as pd
nested_dict = {
'key1': {'subkey1': 1, 'subkey2': 2},
'key2': {'subkey1': 3, 'subkey2': 4}
}
df = pd.DataFrame.from_dict(nested_dict, orient='index')
这将创建一个数据框df
,其中每个嵌套字典的键将成为数据框的列名。
apply
函数和lambda
表达式来根据字典键创建新的数据框列。假设我们想要根据subkey1
和subkey2
创建新的数据框列,可以使用以下代码:df['new_column1'] = df.apply(lambda x: x['subkey1'], axis=1)
df['new_column2'] = df.apply(lambda x: x['subkey2'], axis=1)
这将创建两个新的数据框列new_column1
和new_column2
,它们的值分别为每行中subkey1
和subkey2
对应的值。
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
nested_dict = {
'key1': {'subkey1': 1, 'subkey2': 2},
'key2': {'subkey1': 3, 'subkey2': 4}
}
df = pd.DataFrame.from_dict(nested_dict, orient='index')
df['new_column1'] = df.apply(lambda x: x['subkey1'], axis=1)
df['new_column2'] = df.apply(lambda x: x['subkey2'], axis=1)
print(df)
输出结果为:
subkey1 subkey2 new_column1 new_column2
key1 1 2 1 2
key2 3 4 3 4
这样,我们根据字典键从嵌套的字典中成功创建了多个新的数据框列。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云