DataFrame：从一列中的字符串字典到两列中的浮点数 'latitude': '34.04', 'longitude': '-118.24' [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】DataFrame：从一列中的字符串字典到两列中的浮点数 \'latitude\': \'34.04\', \'longitude\': \'-118.24\' [重复]

【英文标题】：DataFrame: from string dictionnary in one columns to floats in two column 'latitude': '34.04', 'longitude': '-118.24' [duplicate]DataFrame：从一列中的字符串字典到两列中的浮点数 'latitude': '34.04', 'longitude': '-118.24' [重复]

【发布时间】：2021-01-11 13:02:58

【问题描述】：

我有一个带有 latlng 列的 pandas DataFrame df。 此列中的行具有格式

'latitude': '34.041005', 'longitude': '-118.249569'.

为了能够向地图添加标记（使用folium librairie），我想创建两列'latitude' 和longitude，在此示例中分别包含34.041005 和-118.249569。

---

编辑： 设法让它与这第一步一起工作： df['latlng'] = df['latlng'].map(eval)

【参考方案1】：

您可以使用pd.json_normalize 来避免成本高昂的apply：

In [684]: df_out = pd.json_normalize(df.latlong)
In [686]: df_out
Out[686]: 
    latitude    longitude
0  34.041005  -118.249569
1  30.041005  -120.249569

然后您可以将这些列连接回df，如下所示：

pd.concat([df.drop('latlong', axis=1), df_out], axis=1)

【讨论】：

pd.json_normalize(df.latlong) 返回AttributeError: 'str' object has no attribute 'values'

@DeepNet 它应该可以工作。您能否分享一个您尝试运行它的数据框示例？

【参考方案2】：

以下应该有效：

df['latitude']=[i['latitude'] for i in eval(df['latlong'])]
df['longtitude']=[i['longtitude'] for i in eval(df['longtitude'])]

【讨论】：

TypeError: string indices must be integers

我猜这是因为您的 latlong 列是字符串而不是字典。我在代码中添加了eval，请再检查一遍

是的，谢谢，我已经对我的原始帖子进行了编辑

【参考方案3】：

这应该可以为您完成工作：

df['blatlong'].apply(pd.Series)

【讨论】：

感谢您的回答，但它不会将字典分成两列名称'latitude' 和'longitude'，它只是创建了一个熊猫系列...

查看原帖中的编辑

【参考方案4】：

试试这个：

df_new = pd.DataFrame(df['latlng'].values.tolist(), index=df.index)

【讨论】：

感谢您的回答，但它不会将字典分成两列名称'latitude' 和'longitude'，它只是创建了一个熊猫系列...

查看原帖中的编辑