首頁猿問將字典列表作為列標題和值添加到數據幀

將字典列表作為列標題和值添加到數據幀

Python

慕田峪9158850 2022-09-27 09:31:41

我對熊貓有點陌生，我有一個項目，我有一個位鏈接及其各自指標的數據框架。我還收集了每個比特鏈接的國家/地區數據，當解析后者時，它會返回包含縣代碼及其相應點擊次數的字典列表。我想做的是將國家代碼作為列添加到現有的位鏈接數據幀中，然后將每個國家/地區的點擊次數保存到其特定的位鏈接行中。如果有人能在這方面幫助我，那就太好了。熊貓bitly_links數據幀：index | link | long_url | created_at | link_clicks |------|-------------|---------------------|---------------------|-------------|0 | bit.ly/aaaa | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 150 |1 | bit.ly/bbbb | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 20 |2 | bit.ly/cccc | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 15 |3 | bit.ly/dddd | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 13 |Python國家/地區列表為一個特定的位（例如 bit.ly/aaaa）鏈接：countries_data = [ {'country': 'US', 'clicks': 150}, {'country': 'UK', 'clicks': 20}, {'country': 'AU', 'clicks': 45}, {'country': 'ZS', 'clicks': 31} ]index | country | clicks |------|---------|--------|0 | US | 150 |1 | UK | 20 |2 | AU | 45 |3 | ZS | 31 |我想制作的新數據幀：index | link | long_url | created_at | link_clicks | US | UK | AU | ZS |------|-------------|---------------------|---------------------|-------------|----|----|----|----|0 | bit.ly/aaaa | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 110 | 20 | 30 | 10 | 50 |1 | bit.ly/bbbb | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 89 | 25 | 41 | 11 | 12 |2 | bit.ly/cccc | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 81 | 10 | 27 | 31 | 14 |3 | bit.ly/dddd | https://example.com | 2020-04-01 10:54:33 | 126 | 11 | 74 | 31 | 10 |

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搖曳的薔薇

TA貢獻1793條經驗獲得超6個贊

我認為您要做的是整理每次點擊的國家/地區信息數據：

# I take the example with two lists for link-level data related to countries, but

# it extends to more :

import pandas as pd

countries_data1 = [

{'country': 'US', 'clicks': 150}, {'country': 'UK', 'clicks': 20},

{'country': 'AU', 'clicks': 45}, {'country': 'ZS', 'clicks': 31}

]

countries_data2 = [

{'country': 'US', 'clicks': 150}, {'country': 'UK', 'clicks': 20},

{'country': 'AU', 'clicks': 45}, {'country': 'ZS', 'clicks': 31}

]

# transform to dataframe, add variable link, and concat

countries_data1 = pd.DataFrame(countries_data1).assign(link="bit.ly/aaaa")

countries_data2 = pd.DataFrame(countries_data2).assign(link="bit.ly/bbbb")

df = pd.concat([countries_data1, countries_data2]) # you will concat the list of all

# your dataframes with link information regarding countries, here I only have 2 in

# this example

# then go in wide format with pivot_table

df = df.pivot_table(index="link", values="clicks", columns="country")

你得到這個表：

country AU UK US ZS

link

bit.ly/aaaa 45 20 150 31

bit.ly/bbbb 45 20 150 31

# assume your first table (simplified) is :

table = pd.DataFrame({"link": ["bit.ly/aaaa", "bit.ly/bbbb"],

"link_clicks": [150,20]})

# set the index for link

table = table.set_index("link")

# then do an outer join on link

merge_df = pd.concat([table, df], join="outer", axis=1)

merge_df.head()

您得到的結果：

link_clicks AU UK US ZS

link

bit.ly/aaaa 150 45 20 150 31

bit.ly/bbbb 20 45 20 150 31

反對回復 2022-09-27

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