다음 데이터 프레임이 있습니다.
| Week | info |
| ---- | ---- |
| 1 |{'Info': 'text', 'value': 94615}, {'Info': 'text_2', 'value': 111968}|
| 2 |{'Info': 'text', 'value': 234}, {'Info': 'text_2', 'InfoB': 236}|
| 3 |{'Info': 'text', 'value': 524523}, {'Info': 'text_2', 'InfoB': 5555}|
정보 아래에서 사전을 열고 싶습니다. 아마도 다음과 같이 여러 열 인덱스 데이터 프레임으로 변환하여 데이터 프레임을 여러 열 인덱스로 재구성해야한다고 생각합니다.
| Week | info |
| | text | text_2 |
| ---- | ------ | ------- |
| 1 | 94615 | 111968 |
| 2 | 234 | 236 |
| 3 | 524523 | 5555 |
어떻게 할 수 있습니까? 또한이 데이터에 대한 집계를 수행하는 가장 좋은 방법 (예 : 텍스트 평균, 1 주차 합계) 피벗 테이블은 무엇입니까?
먼저 사전의 형식을 변경하고 다음과 같이 DataFrame으로 변환하는 것이 필요하다고 생각합니다.
L = [dict([tuple(y.values()) for y in x]) for x in df.pop('info')]
df = df.join(pd.DataFrame(L, index=df.index))
print (df)
Week text text_2
0 1 94615 111968
1 2 234 236
2 3 524523 5555
또 다른 아이디어 :
f = lambda x: dict([tuple(y.values()) for y in x])
df = df.join(pd.json_normalize(df.pop('info').apply(f)))
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몇 마디 만하겠습니다