python - 使用公共(public)键将带有公共(public)键作为元素的字典的 Pandas Dataframe 列转换为单独的数据框

Question

这个问题是 a question 的延伸我不久前在这里发过帖子。我试图理解 @patrickjlong​​1 提供的已接受答案(再次感谢)，因此我正在逐步运行代码并检查结果。

我发现这部分很难理解。

>>> df_initial
data                                                    seriesID
0   {'year': '2017', 'period': 'M12', 'periodName'...   SMS42000000000000001
1   {'year': '2017', 'period': 'M11', 'periodName'...   SMS42000000000000001
2   {'year': '2017', 'period': 'M10', 'periodName'...   SMS42000000000000001
3   {'year': '2017', 'period': 'M09', 'periodName'...   SMS42000000000000001
4   {'year': '2017', 'period': 'M08', 'periodName'...   SMS42000000000000001
5   {'year': '2017', 'period': 'M07', 'periodName'...   SMS42000000000000001

第一列的每一行中的元素是一个字典，它们都有共同的键:'year'，'period'等。我想将其转换为:

    footnotes   period  periodName  value   year
0   {}           M12    December    6418025 2017
0   {}           M11    November    6418195 2017
0   {}           M10    October     6418284 2017
...

@patrickjlong​​1 提供的解决方案是一次转换一行，然后将它们全部附加，我理解这是一个字典可以转换为一个数据帧:

    for i in range(0, len(df_initial)):
        df_row = pd.DataFrame(df_initial['data'][i])
        df_row['seriesID'] = series_col
        df = df.append(df_row, ignore_index=True)

我的问题是:这是按照我想要的方式转换数据的唯一方法吗？如果不行，还有什么方法？

谢谢

Answer 1

避免循环中的pd.DataFrame.append

这一点我怎么强调都不为过。 pd.DataFrame.append该方法的成本很高，因为它复制了不必要的数据。将其放入循环中会使其成本增加n倍。

相反，您可以将字典列表提供给 pd.DataFrame 构造函数:

df = pd.DataFrame(df_initial['seriesID'].tolist())