将每个json项转换为dataframe列中的json对象

kiayqfof 于 2021-08-20 发布在 Java

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我有一个Pandas数据框，有以下4列

ID  Name     Date      MetaData
1    abc     5/4/2021   "{'IsAdult': 1,'IsMale': 1,'IsFemale': 0,'IsManager': 0}"
2    xyz     5/4/2021   "{'IsAdult': 1,'IsMale': 1,'IsFemale': 0,'IsManager': 0}"

我想将每个项的最后一列转换为json，这样最后一列metedata看起来像这样，其中所有值都是静态的，只有updatecount是实际列值，日期是当前日期。
我是python的初学者，有没有关于如何实现这一点的帮助

{
    "IsAdult": {
        "USERCREATOR": -36969,
        "USERMODIFIER": -36969,
        "CREATIONDATE": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "LASTMODIF": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "ISACTIVE": 1,
        "COMMENTS": "",
        "GROUPNAME": "",
        "UPDATECOUNT": 1,
        "ISCOMMENTPUBLISHED": 0
    },
    "IsMale": {
        "USERCREATOR": -36969,
        "USERMODIFIER": -36969,
        "CREATIONDATE": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "LASTMODIF": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "ISACTIVE": 1,
        "COMMENTS": "",
        "GROUPNAME": "",
        "UPDATECOUNT": 1,
        "ISCOMMENTPUBLISHED": 0
    },
    "IsFemale": {
        "USERCREATOR": -36969,
        "USERMODIFIER": -36969,
        "CREATIONDATE": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "LASTMODIF": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "ISACTIVE": 1,
        "COMMENTS": "",
        "GROUPNAME": "",
        "UPDATECOUNT": 0,
        "ISCOMMENTPUBLISHED": 0
    },
    "IsManager": {
        "USERCREATOR": -36969,
        "USERMODIFIER": -36969,
        "CREATIONDATE": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "LASTMODIF": "2021-05-01 00:00:00.000000",
        "ISACTIVE": 1,
        "COMMENTS": "",
        "GROUPNAME": "",
        "UPDATECOUNT": 0,
        "ISCOMMENTPUBLISHED": 0
    }
}

python DataFrame pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68309100/convert-each-json-item-to-json-object-in-pandas-dataframe-column

1条答案

按热度按时间

cbeh67ev1#

更改此元数据的一种方法是使用 .apply 或 .map 用于pd Dataframe 的函数。
您可以定义一个函数，该函数接受原始元数据作为输入，可能还包含一个id。伪代码：

def afunc(metadata, id):

  # Alter metadata
  # Change dates if provide a single metadata
  UPDATECOUNT = id % 2 or something that changes update count

  return new_meta_data

那么按照https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.dataframe.apply.html 文档或.map上的其他文档。实际上，您可以在数据集的每一行上应用该函数。
萨尔塔克贾因

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