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如何迭代另一列中的嵌套字段以基于另一个值创建新列?

nested dataframe pandas python-3.x json

RustyShackleford · 技术社区 · 7 年前

col1     nested-filed
1        [{nested_data}]

嵌套字段中的数据如下所示:

[{'field': 1, 'timestamp': 1511404149332, 'changed-timestamp': 0, 'identities': [{'type': 'leadid', 'value': '123-456', 'timestamp': 1488815181110}, {'type': 'ID', 'value': '0987654321', 'timestamp': 1489691285116}, {'type': 'EMAIL', 'value': '1@1', 'timestamp': 1488815179334, 'is': True}]}]

按排我想退出 email 和 ID

col1     nested-filed          email           ID
1        [{nested_data}]       1@1.com         0987654321

1 回复 | 直到 7 年前

meW 7 年前

你可以试试这个-

import ast
df.nested_filed = df.nested_filed.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))

# Store in a new column named email
df['email'] = df.nested_filed.apply(lambda x: x[2]['value'])

# Store in a new column named ID
df['ID'] = df.nested_filed.apply(lambda x: x[1]['value'])

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