df['statistics'].head().to_dict() से निर्मित निम्नलिखित शब्दकोश को देखते हुए
{0: {'executions': {'total': '1',
'passed': '1',
'failed': '0',
'skipped': '0'},
'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0},
'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0},
'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0},
'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0},
'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}},
1: {'executions': {'total': '1',
'passed': '1',
'failed': '0',
'skipped': '0'},
'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0},
'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0},
'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0},
'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0},
'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}},
2: {'executions': {'total': '1',
'passed': '1',
'failed': '0',
'skipped': '0'},
'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0},
'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0},
'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0},
'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0},
'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}},
3: {'executions': {'total': '1',
'passed': '1',
'failed': '0',
'skipped': '0'},
'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0},
'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0},
'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0},
'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0},
'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}},
4: {'executions': {'total': '1',
'passed': '1',
'failed': '0',
'skipped': '0'},
'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0},
'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0},
'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0},
'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0},
'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}}
क्या डिक्शनरी की/वैल्यू पेयर को अपने कॉलम में विस्तारित करने और मूल कॉलम के नाम के साथ इन कॉलम्स को प्रीफ़िक्स करने का कोई तरीका है, यानी statisistics.executions.total stats_executions_total या यहां तक कि executes_total बन जाएगा?
मैंने प्रदर्शित किया है कि मैं निम्नलिखित का उपयोग करके कॉलम बना सकता हूं:
pd.concat([df.drop(['statistics'], axis=1), df['statistics'].apply(pd.Series)], axis=1) हालाँकि, आप देखेंगे कि इन नव निर्मित स्तंभों में से प्रत्येक का एक डुप्लिकेट नाम "कुल" है।
मैं; हालांकि, मूल कॉलम नाम के साथ नए बनाए गए कॉलम को उपसर्ग करने का कोई तरीका नहीं ढूंढ पाए हैं, यानी निष्पादन_टोटल।
अतिरिक्त अंतर्दृष्टि के लिए, आंकड़े निष्पादन और दोषों में विस्तारित होंगे और निष्पादन पास में विस्तारित होंगे | असफल | छोड़ दिया | कुल और दोष का विस्तार ऑटोमेशन_बग में होगा | system_issue | to_investigate | उत्पाद_बग | नहीं_दोष। बाद में कुल में विस्तार होगा | **001 कॉलम जहां टोटल कई बार दोहराया जाता है।
किसी भी विचार का बहुत आभार माना जाएगा। -धन्यवाद!
1 उत्तर
.apply(pd.Series)धीमा है, इसका उपयोग न करें। <उल>- समय देखें पंडों के कॉलम के अंदर डिक्शनरी/लिस्ट को अलग कॉलम में विभाजित करना
dict से 'statistics' कॉलम के साथ DataFrame बनाएं। <उल> pandas.json_normalize का उपयोग करें 'statistics' कॉलम। <उल> sep . है। <उल> sep से अलग किए गए नाम जेनरेट करेंगे।import pandas as pd
# this is for setting up the test dataframe from the data in the question, where data is the name of the dict
df = pd.DataFrame({'statistics': [v for v in data.values()]})
# display(df)
statistics
0 {'executions': {'total': '1', 'passed': '1', 'failed': '0', 'skipped': '0'}, 'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0}, 'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0}, 'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0}, 'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0}, 'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}
1 {'executions': {'total': '1', 'passed': '1', 'failed': '0', 'skipped': '0'}, 'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0}, 'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0}, 'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0}, 'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0}, 'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}
2 {'executions': {'total': '1', 'passed': '1', 'failed': '0', 'skipped': '0'}, 'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0}, 'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0}, 'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0}, 'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0}, 'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}
3 {'executions': {'total': '1', 'passed': '1', 'failed': '0', 'skipped': '0'}, 'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0}, 'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0}, 'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0}, 'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0}, 'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}
4 {'executions': {'total': '1', 'passed': '1', 'failed': '0', 'skipped': '0'}, 'defects': {'product_bug': {'total': 0, 'PB001': 0}, 'automation_bug': {'AB001': 0, 'total': 0}, 'system_issue': {'total': 0, 'SI001': 0}, 'to_investigate': {'total': 0, 'TI001': 0}, 'no_defect': {'ND001': 0, 'total': 0}}}
# normalize the statistics column
dfs = pd.json_normalize(df.statistics)
# display(dfs)
total passed failed skipped product_bug.total product_bug.PB001 automation_bug.AB001 automation_bug.total system_issue.total system_issue.SI001 to_investigate.total to_investigate.TI001 no_defect.ND001 no_defect.total
0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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