如何从字典列表生成多列？Facebook广告数据解析需求

直接用Pandas的apply+pivot组合就能把这两个字典列表列拆成独立字段，步骤如下：

1. 处理actions列 #

先把每行的actions列表转为小DataFrame，再将action_type作为列名、value作为对应值，转成宽格式后合并回原表：

import pandas as pd

# 假设你的原始数据存储在df中
# 拆分actions列
actions_expanded = df['actions'].apply(pd.DataFrame).reset_index()
actions_wide = actions_expanded.pivot(
    index='index',
    columns='action_type',
    values='value'
).add_prefix('action_')  # 给列名加前缀避免冲突

# 合并并删除原列
df = df.merge(actions_wide, left_index=True, right_index=True).drop('actions', axis=1)

2. 处理action_value列 #

用完全相同的逻辑处理action_value列，只是前缀换成action_value_：

# 拆分action_value列
action_value_expanded = df['action_value'].apply(pd.DataFrame).reset_index()
action_value_wide = action_value_expanded.pivot(
    index='index',
    columns='action_type',
    values='value'
).add_prefix('action_value_')

# 合并并删除原列
df = df.merge(action_value_wide, left_index=True, right_index=True).drop('action_value', axis=1)

3. 可选：处理缺失值 #

如果某些行没有特定action类型的数据，拆分后会出现NaN，可统一填充为0（根据数据类型调整）：

# 填充数值型缺失值为0
df = df.fillna(0)

示例效果 #

假设原始数据某行是：

date: 2024-01-01, campaign_name: 夏季促销, actions: [{"action_type":"link_click","value":"20"}, {"action_type":"post_engagement","value":"8"}], action_value: [{"action_type":"link_click","value":"160"}, {"action_type":"post_engagement","value":"40"}]

拆分后该行会变为：

date: 2024-01-01, campaign_name: 夏季促销, action_link_click: 20, action_post_engagement: 8, action_value_link_click: 160, action_value_post_engagement: 40

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kareem Rashwan