正在将dataframe中的嵌套列表列更改为字典？

Question

我的问题有两个：

我有一个熊猫数据框，其中一列是一个嵌套列表，格式如下：

[['linkedin', '...'], ['country', '...'], ['location', 'United Kingdom London London'], ['city', 'London'], ['state', 'London']...]

我想把列中的每一个条目都改成字典，这样我就可以用键访问条目了：

{'linkedin': '...', 'country': 'United Kingdom', 'location': 'United Kingdom London London', 'city': 'London', 'state': 'London'..}

虽然对单个条目使用dict进行类型转换似乎是完全可行的，但实际上我很难对所有列条目执行此操作。例如，我尝试了以下方法，以及For循环，但遇到了困难：

df['graphResults']=df['graphResults'].astype(dict)

哦

df['graphResults']=dict(df['graphResults'])

哦

for(x in range(0,df.shape[0])):
    df.graphResults[x] = dict(df.graphResults[x])

这是怎么做到的？你知道吗

其次，在我实现了这一点之后，我想实际获取一些字段，并将它们作为列添加到dataframe中。有没有一个简单的方法？你知道吗

Answer 1

移动我的评论作为答案。在graphResults上使用apply转换为dict。根据这些值，您可以创建一个新的DataFrame并与原始值联接。你知道吗

df.join(pd.DataFrame.from_records(df['graphResults'].apply(dict).values))

要仅选择某些字段，可以执行以下操作：

df.join(pd.DataFrame.from_records(df['graphResults'].apply(dict).values)[['country', 'location']])

上面只会添加location和country字段。你知道吗

Answer 2

比如：

l = [['linkedin', '...'], ['country', '...'], ['location', 'United Kingdom London London'], \
     ['city', 'London'], ['state', 'London']]

d = {i[0]:i[1:] for i in l}

什么？你知道吗

Answer 3

好吧，字典部分我可以做到：

data = [['linkedin', '...'], ['country', '...'],['location', 'United Kingdom London London'], ['city', 'London'], ['state', 'London']]
new_dict = {}
for combination in data:
    new_dict[combination[0]] = combination[1]