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转换数据帧中的嵌套字典?

转换数据帧中的嵌套字典可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经导入了所需的库,例如pandas。
  2. 创建一个包含嵌套字典的数据帧。可以使用pandas的DataFrame函数来创建数据帧。
  3. 使用pandas的json_normalize函数将嵌套字典展平。该函数可以将嵌套的JSON数据转换为扁平的数据帧。
  4. 将展平后的数据帧与原始数据帧进行合并。可以使用pandas的merge函数来实现。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建包含嵌套字典的数据帧
data = {'Name': ['John', 'Alice'],
        'Info': [{'Age': 25, 'City': 'New York'}, {'Age': 30, 'City': 'San Francisco'}]}
df = pd.DataFrame(data)

# 展平嵌套字典
df_normalized = pd.json_normalize(df['Info'])

# 合并展平后的数据帧与原始数据帧
df_merged = pd.concat([df.drop('Info', axis=1), df_normalized], axis=1)

# 打印结果
print(df_merged)

这段代码将会输出以下结果:

代码语言:txt
复制
    Name  Age           City
0   John   25       New York
1  Alice   30  San Francisco

在这个例子中,我们创建了一个包含嵌套字典的数据帧,并使用json_normalize函数将嵌套字典展平。然后,我们使用concat函数将展平后的数据帧与原始数据帧进行合并,最终得到了一个转换后的数据帧,其中嵌套字典被展开为独立的列。

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