python - pandas - 要列出到字典的字符串

Question

我有以下问题，我正在尝试将 pandas df 中的字符串转换为列表，以便以后可以将它们构造为字典。请看下面:

我的数据以字符串形式出现在 pandas df 中，即

df['users'].iloc[0] = "str1|str2, str3|str4"

.....等等系列。

从这里开始，我将字符串拆分为:

df['users'] = df['users'].map(lambda x: re.split("[',|']",x))，它返回一个列表[str1, str2, str3, str4]。

到目前为止一切顺利。我无法解决的挑战是采用上述列表并将其构造为字典，以便我生成以下内容:

[{ 字段 1:str1 字段 2:str2 字段 3: 字段 4: },{ 字段 1:str3 字段 2:str4 字段 3: 字段 4: }]

稍后可以填写空白字段(可选)。

是否有更好的方法来构建数据以更轻松地实现这一目标？即，列表为 [[str1, str2],[str3, str4]]

我如何使用字段的名称(field1、filed2、...)从此列表中“压缩”这些值？

本质上，最终输出应该在原始字符串所在的 df 的每个单元格中包含上面的字典。

任何人都可以提供见解吗？谢谢。

Answer 1

列表列表

df.users.map(
    lambda s: [x.split('|') for x in s.split(', ')]
)

0    [[str1, str2], [str3, str4]]
Name: users, dtype: object

---

使用 f 字符串的字典

df.users.map(
    lambda s: [
        {f'field{i}': v for i, v in enumerate(x.split('|'), 1)}
        for x in s.split(', ')
    ]
)

0    [{'field1': 'str1', 'field2': 'str2'}, {'field...
Name: users, dtype: object

---

带有预先确定的字段

fields = 'field1 field2 field3 field4'.split()

df.users.map(
    lambda s: [dict(zip(fields, x.split('|'))) for x in s.split(', ')]
)

0    [{'field1': 'str1', 'field2': 'str2'}, {'field...
Name: users, dtype: object

如果你想要所有字段

from itertools import zip_longest

fields = 'field1 field2 field3 field4'.split()

df.users.map(
    lambda s: [dict(zip_longest(fields, x.split('|'))) for x in s.split(', ')]
)