Pandasで辞書形式の列を分割する方法
Pythonのデータ処理ライブラリであるPandasは、データフレーム内の列を柔軟に操作するための強力なツールを提供しています。この記事では、Pandasを使用して辞書形式の列を個別の列に分解する方法について詳しく説明します。
辞書形式の列とは？
辞書形式の列とは、データフレーム内の各セルがPythonの辞書オブジェクトを保持している列のことです。この形式は、JSONデータを扱う際や、ネストされたデータ構造を持つデータセットでよく見られます。
辞書形式の列を分解する基本的な方法
まず、Pandasの`json_normalize`関数を使用して、辞書形式の列を個別の列に展開する方法を見ていきましょう。
import pandas as pd
# サンプルデータフレームの作成
data = {
'id': [1, 2, 3],
'info': [
{'name': 'Alice', 'age': 25},
{'name': 'Bob', 'age': 30},
{'name': 'Charlie', 'age': 35}
]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 辞書形式の列を展開
info_df = pd.json_normalize(df['info'])
result_df = df.drop(columns=['info']).join(info_df)
print(result_df)
このコードは、`info`列を展開し、元のデータフレームに統合することで、次のような結果を生成します。
id name age 0 1 Alice 25 1 2 Bob 30 2 3 Charlie 35
辞書形式の列を直接展開する方法
次に、辞書形式の列を直接展開する方法を見てみましょう。この方法では、`apply`関数を使用して辞書のキーを新しい列として追加します。
import pandas as pd
# サンプルデータフレームの作成
data = {
'id': [1, 2, 3],
'info': [
{'name': 'Alice', 'age': 25},
{'name': 'Bob', 'age': 30},
{'name': 'Charlie', 'age': 35}
]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 辞書形式の列を直接展開
df[['name', 'age']] = df['info'].apply(pd.Series)
df = df.drop(columns=['info'])
print(df)
このコードは、辞書のキーを直接新しい列として追加し、次のような結果を生成します。
id name age 0 1 Alice 25 1 2 Bob 30 2 3 Charlie 35
ネストされた辞書の処理
ネストされた辞書を持つ列を展開する場合、`json_normalize`関数の`record_path`および`meta`パラメータを使用して処理できます。
import pandas as pd
# サンプルデータフレームの作成
data = {
'id': [1, 2],
'info': [
{'name': 'Alice', 'details': {'age': 25, 'city': 'New York'}},
{'name': 'Bob', 'details': {'age': 30, 'city': 'Los Angeles'}}
]
}
df = pd.DataFrame(data)
# ネストされた辞書を展開
info_df = pd.json_normalize(df['info'])
details_df = pd.json_normalize(info_df['details'])
result_df = df.drop(columns=['info']).join(info_df.drop(columns=['details'])).join(details_df)
print(result_df)
このコードは、ネストされた辞書を展開し、次のような結果を生成します。
id name age city 0 1 Alice 25 New York 1 2 Bob 30 Los Angeles
まとめ
Pandasを使用すると、辞書形式の列を簡単に展開して個別の列にすることができます。`json_normalize`関数や`apply`メソッドを駆使して、複雑なネストされたデータも効率的に処理できます。この記事で紹介した方法を活用して、データの前処理をより効果的に行ってください。
Python 3のpandasライブラリを使用して、辞書の列を別々の列に分割または分解する方法は、`pandas.DataFrame`の`apply`メソッドを使用することができます。まず、辞書の列を持つDataFrameを作成し、その列を`apply`メソッドを使って分割する関数を定義します。
例えば、以下のようなDataFrameがあるとします：
“`
import pandas as pddata = {‘dict_col’: [{‘key1’: ‘value1’, ‘key2’: ‘value2’}, {‘key1’: ‘value3’, ‘key2’: ‘value4’}]}
df = pd.DataFrame(data)
“`次に、辞書の列を分割する関数を定義します：
“`
def split_dict(row):
return pd.Series(row[‘dict_col’])# applyメソッドを使って辞書の列を分割し、新しい列に追加します
df[[‘key1’, ‘key2’]] = df.apply(split_dict, axis=1)print(df)
“`このコードを実行すると、元のDataFrameに新しい列`key1`と`key2`が追加され、辞書の値がそれぞれの列に分割されます。