python – 迭代pandas数据帧中的所有列以拆分分隔符

2019年8月4日 156次阅读

我有一个如下所示的数据框：

    name   val
0   cat    ['Furry: yes', 'Fast: yes', 'Slimy: no', 'Living: yes']
1   dog    ['Furry: yes', 'Fast: yes', 'Slimy: no', 'Living: yes']
2   snail  ['Furry: no', 'Fast: no', 'Slimy: yes', 'Living: yes']
3   paper  ['Furry: no', 'Fast: no', 'Slimy: no', 'Living: no']

对于val列中列表中的每个项目,我想在“：”分隔符上拆分项目.然后我想让item [0]成为列名,item [1]是该特定列的值.像这样：

    name   Furry  Fast  Slimy  Living
0   cat    yes    yes   no     yes
1   dog    yes    yes   no     yes
2   snail  no     no    yes    yes
3   paper  no     no    no     no

我已经尝试将apply(pd.Series)用于val列,但是这仍然留给我许多列,我必须手动进行拆分,或者弄清楚如何迭代遍历所有列并进行拆分.我更喜欢从零开始分割并创建列名.知道我怎么能做到这一点？

最佳答案 pd.DataFrame直接接受字典列表.因此,您可以通过列表推导构建数据框,然后加入.

L = [dict(i.split(': ') for i in x) for x in df['val']]

df = df[['name']].join(pd.DataFrame(L))

print(df)

    name Fast Furry Living Slimy
0    cat  yes   yes    yes    no
1    dog  yes   yes    yes    no
2  snail   no    no    yes   yes
3  paper   no    no     no    no
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