如何在Python中将嵌套列拆分为几个新列？

Question

在Python中，我使用一个数据集来确定用户的反应如何与post reach相关。我的数据集的结构是这样的，其中的“反应”列是嵌套的：

   PostID    Reach    Reaction
   01        787767   {"like":49852,"wow":8017,"haha":3200,"anger":3}
   02        973183   {"like":57911,"wow":3013,"haha":8017,"anger":15}
   03        ...      ...

我想重新构造数据并创建单独的反应列，以便数据帧看起来像这样：

^{pr2}$

Answer 1

将字典转换为PandasSeries：

pd.concat([df.iloc[:,:2], df.Reaction.apply(pd.Series)],axis=1)
#   PostID   Reach  anger  haha   like   wow
#0       1  787767      3  3200  49852  8017
#1       2   97318     15  8017  57911  3013

Answer 2

有很多方法可以做到这一点，假设您有一列JSON data。一种简单的方法是apply执行json.loads操作，将字符串转换为dicts，然后使用DataFrame.from_records，或{}来加载它。在

v = pd.DataFrame.from_records(df.Reaction.apply(pd.json.loads))

或者

^{pr2}$

最后，concat启用结果。在

pd.concat([df.drop('Reaction', 1), v], axis=1)

   PostID   Reach  anger  haha   like   wow
0       1  787767      3  3200  49852  8017
1       2  973183     15  8017  57911  3013

---

另一方面，如果你有一列字典，那么这应该更快-

v = pd.DataFrame.from_records(df.Reaction) 
pd.concat([df.drop('Reaction', 1), v], axis=1)

   PostID   Reach  anger  haha   like   wow
0       1  787767      3  3200  49852  8017
1       2  973183     15  8017  57911  3013