如何将DataFrame中含JSON内容的maplist列拆分为两列并按产品生成对应行

核心思路：先将maplist列的非标准类JSON字符串转换为Python字典列表，再通过行展开、字段提取两步得到目标结果。

前置依赖 #

需提前安装pandas库，内置的ast模块无需额外安装。

import pandas as pd
import ast

步骤1：处理maplist列格式 #

maplist列当前是不符合JSON规范的字符串，需要先转成可操作的字典列表：

def parse_maplist(s):
    # 处理空数组的情况
    if not s or s.strip() == '[]':
        return []
    # 替换非标准格式为可解析格式
    s = s.replace('=', ':')
    s = s.replace('share', '"share"').replace('product', '"product"')
    s = s.replace('N', '"N"').replace('Y', '"Y"')
    return ast.literal_eval(s)

# 应用转换到maplist列
df['maplist'] = df['maplist'].apply(parse_maplist)

注：如果你的maplist列加载后已经是列表类型而非字符串，可直接跳过这一步。

步骤2：按product条目拆分为多行 #

用pandas的explode方法将数组中的每个字典拆为独立行：

# 拆分为多行，低版本pandas可以用 df.explode('maplist').reset_index(drop=True) 替代
df_exploded = df.explode('maplist', ignore_index=True)

步骤3：提取share和product独立列 #

从每行的字典中提取对应字段生成新列：

# 提取字段，自动处理空值（对应原maplist为空数组的行）
df_exploded['share'] = df_exploded['maplist'].apply(lambda x: x.get('share') if isinstance(x, dict) else None)
df_exploded['product'] = df_exploded['maplist'].apply(lambda x: x.get('product').strip() if isinstance(x, dict) else None)

# 可选：删除不再需要的maplist列得到最终结果
df_final = df_exploded.drop('maplist', axis=1)

效果验证 #

以上代码执行后，df_final的结构完全符合预期输出：

• Asma Khan对应2行数据，分别对应Banana和Books两个product
• Ravi kumar对应3行数据，包含Washroom条目
• Sharukh Khan对应1行，share和product列为空值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mr.data_engg