pandas 改变DataFrame的列的类型

最近爬取了一个外国网站，爬取的内容要保存到excel内，但是保存的格式出了问题，正常是用过一个字段一个sheet，但是最后出结果时有三个字段被放放到一个字典内，成了一个sheet，本来4个sheet结果成了2个sheet。就想到用pandas来进行数据操作。

错误格式：

正确的格式：

 思路：

先单独拿出需要改变的这一列，然后使用tolist()这个函数将其变成列表a，再重新定义一个新列表b。然后使用for循环列表a，将循环出来的i变成json格式，在逐一定义，最后将定义的字段以列表的格式赋给变量c，在使用append将c添加到列表b，然后将列表b定义为pandas的DataFrame格式，最后使用concat()函数，将原本excel的第一个sheet与b进行拼接。

附上代码：

import pandas as pd

import json

df=pd.read_excel('text.xlsx')#导入excel文件

a=df['url'].tolist()#变成列表

b=[]

for i in a:

    i=i.json.loads(i)#变成json格式

    url=i['url']

    title=i['title']

    design=i['designer']

    c=[url,title,design]

    b.append(c)

    b=pd.DataFrame(b)

    s=pd.concar([df['pic'],b],axis=1)

    s