python3 dataframe中列数据为字典，拆分成多列或转存某个关键字的值

最新推荐文章于 2023-11-17 11:18:31 发布
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本文介绍如何从DataFrame的某一列中提取字典格式的数据，并将其转换为新的列以便于进一步的数据处理和分析。通过将该列转换为列表，然后转换为DataFrame，最后从中读取所需的数据并存放到原始表格的新列中。

下载到的数据里常有某列中为字典格式的数据
想把字典中的数据独立成列方便读取
或者读取字典中某个关键字的值独立存放

在这里插入图片描述
例如，A列中字典关键字type1的值存放到B列
解决思路：
1、将A列格式转换为列表
2、列表再转换为dataframe
3、直接从dataframe中读取存放到原表中
关键代码如下：

list_temp = df['A'].values.tolist()
temp = pd.DataFrame(list_temp)
df['B'] = temp['type1']

实现后效果：
在这里插入图片描述

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python中dataframe根据列指定值，复制多次该行数据并修改列值
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在Python中使用pandas库操作DataFrame时，可以通过指定列的特定值来复制行，并在复制的过程中修改某些列的值。以下是一个简单的步骤说明： 1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且有一个存在的DataFrame。 2. 确定你想要复制的行基于哪个列值。例如，如果列名为`'column_name'`，并且你想要基于值`'target_value'`来复制行。 3. 找出所有匹配该条件的行索引。 4. 通过循环遍历这些索引，复制每一行，并根据需要修改列的值。 5. 将复制并修改过的行添加到原DataFrame中或者创建一个新的DataFrame。 下面是一个简单的示例代码： ```python import pandas as pd # 假设df是你的原始DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['x', 'y', 'z', 'w'], 'C': ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'] }) # 指定列和值 column_name = 'C' target_value = 'value2' # 找出所有匹配该列值的行索引 rows_to_duplicate = df[df[column_name] == target_value].index # 创建一个新的DataFrame来存放复制的行 new_df = pd.DataFrame() # 复制行并修改列值 for index in rows_to_duplicate: # 复制行 new_row = df.loc[index].copy() # 修改列值 new_row['A'] = new_row['A'] * 100 # 假设修改列A的值 # 添加到新的DataFrame中 new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True) # 将新行添加到原始DataFrame中（如果不希望覆盖原始数据） df = df.append(new_df, ignore_index=True) print(df) ``` 在上述代码中，我们将列`'C'`中值为`'value2'`的所有行复制并修改了列`'A'`的值，然后将这些行添加回原始的DataFrame中。
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