从熊猫字典列表中提取元素

Posted 2023-03-12

【中文标题】从熊猫字典列表中提取元素

【英文标题】：Extracting elements from list of dictionary in pandas

【发布时间】：2021-01-01 15:36:58

【问题描述】：

在数据框的一列中，我对数据框的每一行都有以下分数：

['score': 100, 'bonus': 10, 'score': 60, 'bonus': 0]
['score': 80, 'bonus': 20, 'score': 90, 'bonus': 30]

输出

输出将是两个新列，用于每行的分数变化和奖金变化。因此，第一行的 df.delta_score = -40 和 df.delta_bonus = -10，第二行的 df.delta_score = 10 和 df.delta_bonus = 10。

['score': 100, 'bonus': 10, 'score': 60, 'bonus': 0, -40, -10]
['score': 100, 'bonus': 10, 'score': 60, 'bonus': 0, 10, 10]

我想计算每个人（行）的分数和奖金的值变化，并使用结果值生成新列。我对这种数据类型很困惑，因为它似乎是一个字典列表，但由于每个字典都有相同的键，我想使用一个运算符来计算差异。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

怎么知道红利差应该是10还是-10？

你的预期输出是什么，不是用文字，而是如果你能用数字显示你的预期？

正如大卫所说 - 请在帖子中提供预期的输出。

编辑以包含输出

【参考方案1】：

我们将简单地创建两个新列Bonus 和Score。您可以使用.get() 的列表推导根据键bonus 和score 检索值。然后，通过订阅[1] 并减去[0]，从第一个值中减去第二个值

import pandas as pd
df = pd.DataFrame('dict_col': [['score': 100, 'bonus': 10, 'score': 60, 'bonus': 0],
                                ['score': 80, 'bonus': 20, 'score': 90, 'bonus': 30]])
df['Bonus'] = df['dict_col'].apply(lambda x: [d.get('bonus') for d in x][1] - [d.get('bonus') for d in x][0])
df['Score'] = df['dict_col'].apply(lambda x: [d.get('score') for d in x][1] - [d.get('score') for d in x][0])
df
Out[1]: 
                                            dict_col  Bonus  Score
0  ['score': 100, 'bonus': 10, 'score': 60, 'b...    -10    -40
1  ['score': 80, 'bonus': 20, 'score': 90, 'bo...     10     10

【参考方案2】：

我们可以explode 然后我们得到数据帧

s = df['Col'].explode()
calcu = pd.DataFrame(s.tolist(), index=s.index)
calcu
Out[170]: 
   score  bonus
0    100     10
0     60      0
1     80     20
1     90     30

在这之后你可以做

calcu.groupby(level=0)...(calculation follow by groupby)