我有一个 http 请求日志的数据框。唯一相关的列是我正在尝试解析的 userAgent 列。我正在使用 ua_parser。这会将每个 userAgent 变成一个嵌套字典，如下所示:
>>> from ua_parser import user_agent_parser
>>> user_agent_parser.Parse('Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.95 Safari/537.36')
{
'device': {'brand': None,
'model': None,
'family': 'Other'},
'os': {'major': '10',
'patch_minor': None,
'minor': '10',
'family': 'Mac OS X',
'patch': '5'},
'user_agent': {'major': '55',
'minor': '0',
'family': 'Chrome',
'patch': '2883'},
'string': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.95 Safari/537.36'
}
我正在尝试使用 user_agent_parser 的结果在日志数据帧上创建 4 个附加列。我想要 device_brand、device_model、os_family 和 user_agent_family 列。
不幸的是，当我将其存储为 numpy 数组时，我无法访问字典索引:
>>> parsed_ua = logs['userAgent'].apply(user_agent_parser.Parse)
>>> logs['device_brand'] = parsed_ua['device']['brand']
KeyError: 'device'
我尝试将其转换为数据帧，以便我可以将 parsed_ua 与日志合并。不幸的是，这会将每个字典写入单个列
>>> pd.DataFrame(parsed_ua)
userAgent
0 {u'device': {u'brand': None, u'model': None, u...
1 {u'device': {u'brand': None, u'model': None, u...
2 {u'device': {u'brand': None, u'model': None, u...
3 {u'device': {u'brand': None, u'model': None, u...
4 {u'device': {u'brand': None, u'model': None, u...
如何解析 userAgent 列并将结果写入多个列？
最佳答案
您可以使用json_normalize()方法:
In [146]: pd.io.json.json_normalize(parsed_ua)
Out[146]:
device.brand device.family device.model os.family os.major os.minor \
0 None Other None Mac OS X 10 10
os.patch os.patch_minor string \
0 5 None Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS...
user_agent.family user_agent.major user_agent.minor user_agent.patch
0 Chrome 55 0 2883
关于python - Pandas 将用户代理列解析为多列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41840862/