pandas 将类似字典的文本转为列

看过来

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今天我们来看一个在文本处理中最为常见的例子。在收集数据过程，我们有时间习惯将数据简单地将数据整理为 key:value 形式，比如姓名：张三，年龄：18等等。但我们在使用数据时希望将属性作为列，这就涉及到数据格式转换问题，就是本案例要解决的问题。

数据与需求

有这样的一个 DataFrame:

'''
col
A:10,B:20,C:30
A:20,D:50,E:60
'''

如何使这个数据变成：

'''
A B C D E
10 20 30 null null
20 null null 50 60
'''

思路

我们观察，每行的数据很像 Python 的字典结构，我们想办法将文本转换为字典对象，然后再用 pandas 的 DataFrame 构造方法将其转换为 DataFrame。

代码

先利用剪贴板复制数据，读取到 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()
df
'''
              col
0  A:10,B:20,C:30
1  A:20,D:50,E:60
'''

将数据转换为构造字典的代码字符串，形式如 dict(a=1, b=2)，分为两步：

替换冒号为等于
用大括号括起来

# 替换冒号
df.col.str.replace(':', '=')
'''
0    A=10,B=20,C=30
1    A=20,D=50,E=60
Name: col, dtype: object
'''
# 加大括号
df.col.str.replace(':', '=').map(lambda x: f'dict({x})')
'''
0    dict(A=10,B=20,C=30)
1    dict(A=20,D=50,E=60)
Name: col, dtype: object
'''

将字符串按代码执行返回字典：

(
    df.col.str.replace(':', '=')
    .map(lambda x: f'dict({x})')
    .map(eval)
)
'''
0    {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30}
1    {'A': 20, 'D': 50, 'E': 60}
Name: col2, dtype: object
'''

最后将字典读到 DataFrame 里，利用 apply 的广播机制生成相关的列：

(
    df.col.str.replace(':', '=')
    .map(lambda x: f'dict({x})')
    .map(eval)
    .apply(pd.Series)
)
'''
      A     B     C     D     E
0  10.0  20.0  30.0   NaN   NaN
1  20.0   NaN   NaN  50.0  60.0
'''

这样就得到了我们想要的结果。

（完）

pandas 将类似字典的文本转为列

数据与需求

思路

代码

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