Question

所以我试图获取这个词典列表

词典列表

[{
      'cast_id': 1, 
      'character': 'W', 
      'credit_id': '5', 
      'gender': 2, 
      'id': 31, 
      'name': 'To', 
      'order': 0, 
      'profile_path': 'pQ'
 }, 
 {
      'cast_id': 2, 
      'character': 'Bu', 
      'credit_id': '52', 
      'gender': 2, 
      'id': 12, 
      'name': 'Ti', 
      'order': 1, 
      'profile_path': 'uX'}]

进入这个数据帧结构：

Pandas DataFrame

|---------|-----------|-----------|--------|----|------|-------|--------------|
| cast_id | character | credit_id | gender | id | name | order | profile_path |
|---------|-----------|-----------|--------|----|------|-------|--------------|
| 1       | W         | 5         | 2      | 31 | To   | 0     | pQ           |  
|---------|-----------|-----------|--------|----|------|-------|--------------|
| 2       | Bu        | 52        | 2      | 12 | Ti   | 1     | uX           |
|---------|-----------|-----------|--------|----|------|-------|--------------|

在python中，我不知道该怎么做。

Answer 1

您可以使用ast模块使用ast.literal_eval将字符串列表转换为列表对象。

<强>演示：

import pandas as pd
import ast
d = "[{'cast_id': 1, 'character': 'W', 'credit_id': '5', 'gender': 2, 'id': 31, 'name': 'To', 'order': 0, 'profile_path': 'pQ'} , {'cast_id': 2, 'character': 'Bu', 'credit_id': '52', 'gender': 2, 'id': 12, 'name': 'Ti', 'order': 1, 'profile_path': 'uX'}]"
d = ast.literal_eval(d)

df = pd.DataFrame(d)     #Convert to a Dataframe.
print(df)

<强>输出：

       cast_id character credit_id  gender  id name  order profile_path
0        1         W         5       2  31   To      0           pQ
1        2        Bu        52       2  12   Ti      1           uX

Answer 2

请根据我的理解找到我的解决方案您可以使用pandas DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None)。

   cast_id character credit_id  gender  id name  order profile_path
0        1         W         5       2  31   To      0           pQ
1        2        Bu        52       2  12   Ti      1           uX

<强>输出

cd ~
nano .profile

从csv文件中获取python中的头文件

2 个答案: