在Python/Pandas中按列解压具有唯一名称的字典列表

在Python/Pandas中，按列解压具有唯一名称的字典列表可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。下面是一个完整的解答：

在Python/Pandas中，按列解压具有唯一名称的字典列表可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。首先，我们需要将字典列表转换为DataFrame，然后使用apply函数将每个字典解压为列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设我们有一个具有唯一名称的字典列表
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Los Angeles'}]

# 将字典列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数解压字典列表中的每个字典
df = df.apply(lambda x: pd.Series(x))

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

      name  age           city
0    Alice   25       New York
1      Bob   30  San Francisco
2  Charlie   35    Los Angeles

在这个例子中，我们首先创建了一个具有唯一名称的字典列表data。然后，我们使用pd.DataFrame函数将字典列表转换为DataFrame。接下来，我们使用apply函数和lambda表达式将每个字典解压为列。最后，我们打印出DataFrame的内容。

这种方法适用于具有唯一名称的字典列表，每个字典都包含相同的键。如果字典列表中的字典具有不同的键，那么解压后的DataFrame将包含缺失值。如果需要处理具有不同键的字典列表，可以使用json_normalize函数来实现。

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