Python:将包含字符串的列转换为包含json字典的列

已更新 以反映这样一个事实,即问题中的json字符串不是单例列表,而是可以包含多个类似dict的元素。

这将使 list 属于 dict 对象位于数据帧的新列中:

def foo(x):
    src = x['json_list']
    rawList = src[1:-1].split('{')[1:]
    rawDictList = [x.split('}')[0] for x in rawList]
    dictList = [dict(x.strip().split(':') for x in y.split(',')) for y in rawDictList]
    for dct in dictList:
        for k in dct:
            try:
                dct[k] = int(dct[k])
            except ValueError:
                try:
                    dct[k] = float(dct[k])
                except ValueError:
                    pass
    return dictList
df['list_of_dict_object'] = df.apply(foo, axis = 1)

原答覆:

这将使 字典 在数据帧的一个新列中,除了数字类型之外,它应该能提供接近您想要的内容:

df['dict_object'] = df.apply(lambda x: dict(x.strip().split(':') for x in x['json_list'][2:-2].split(',')), axis = 1)

要获取字符串值可转换的float或int,可以执行以下操作:

def foo(x):
    d = dict(x.strip().split(':') for x in x['json_list'][2:-2].split(','))
    for k in d:
        try:
            d[k] = int(d[k])
        except ValueError:
            try:
                d[k] = float(d[k])
            except ValueError:
                pass
    return d
df['dict_object'] = df.apply(foo, axis = 1)

“json”几乎是有效的yaml。如果在冒号后面添加一个空格,则可以使用pyyaml对其进行解析。

df.json_list.apply(lambda data: yaml.safe_load(data.replace(':', ': ')))