python - 如何将 json 列迭代到列，然后附加原始数据帧？

Question

import pandas as pd
inp = [{'c1':10,'cols':{'c2':20,'c3':'str1'}, 'c4':'41'}, {'c1':11,'cols':{'c2':20,'c3':'str2'},'c4':'42'}, {'c1':12,'cols':{'c2':20,'c3':'str3'},'c4':'43'}]
df = pd.DataFrame(inp)
print (df)

df 是:

   c1  c4                      cols
0  10  41  {'c2': 20, 'c3': 'str1'}
1  11  42  {'c2': 20, 'c3': 'str2'}
2  12  43  {'c2': 20, 'c3': 'str3'}

cols 列是 JSON 类型。

我需要将 cols 列设置为 json_decode，这意味着将 df 更改为:

   c1    c4    c2      c3
0  10    41    20      str1
1  11    42    20      str2
2  12    43    20      str3

怎么做？
提前致谢!

Answer 1

使用pd.io.json.json_normalize

pd.io.json.json_normalize(inp)

输出

    c1  c4  cols.c2 cols.c3
0   10  41  20      str1
1   11  42  20      str2
2   12  43  20      str3

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如果您有 pd.DataFrame，请使用 to_dict 转换回来

pd.io.json.json_normalize(df.to_dict('records'))