使用 pandas 将一列字典拆分/分解为单独的列

我的数据保存在postgreSQL数据库。我正在使用 Python2.7 查询这些数据并将其转换为 Pandas DataFrame。但是，该数据帧的最后一列内部有一个值字典。数据框df看起来像这样：

Station ID     Pollutants
8809           {"a": "46", "b": "3", "c": "12"}
8810           {"a": "36", "b": "5", "c": "8"}
8811           {"b": "2", "c": "7"}
8812           {"c": "11"}
8813           {"a": "82", "c": "15"}

我需要将此列拆分为单独的列，以便 DataFrame `df2 看起来像这样：

Station ID     a      b       c
8809           46     3       12
8810           36     5       8
8811           NaN    2       7
8812           NaN    NaN     11
8813           82     NaN     15

我遇到的主要问题是列表的长度不一样。但所有列表最多仅包含相同的 3 个值：“a”、“b”和“c”。它们总是以相同的顺序出现（“a”第一，“b”第二，“c”第三）。

以下代码可以正常工作并返回我想要的内容（df2）。

objs = [df, pandas.DataFrame(df['Pollutant Levels'].tolist()).iloc[:, :3]]
df2 = pandas.concat(objs, axis=1).drop('Pollutant Levels', axis=1)
print(df2)

我上周刚刚运行了这段代码，并且运行良好。但现在我的代码被破坏了，我从第 [4] 行收到此错误：

IndexError: out-of-bounds on slice (end) 

我没有对代码进行任何更改，但现在收到错误。我觉得这是因为我的方法不够稳健或不正确。

任何有关如何将这列列表拆分为单独列的建议或指导将非常感激！

编辑：我认为.tolist()和 .apply 方法不适用于我的代码，因为它是一个 Unicode 字符串，即：

#My data format 
u{'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}

#and not
{u'a': '1', u'b': '2', u'c': '3'}

数据是从导入的postgreSQL数据库采用这种格式。对这个问题有什么帮助或想法吗？有没有办法转换Unicode？

要将字符串转换为实际的字典，你可以这样做df['Pollutant Levels'].map(eval)。之后，可以使用下面的解决方案将字典转换为不同的列。

使用一个小例子，您可以使用.apply(pd.Series):

In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[{'c':1}, {'d':3}, {'c':5, 'd':6}]})

In [3]: df
Out[3]:
   a                   b
0  1           {u'c': 1}
1  2           {u'd': 3}
2  3  {u'c': 5, u'd': 6}

In [4]: df['b'].apply(pd.Series)
Out[4]:
     c    d
0  1.0  NaN
1  NaN  3.0
2  5.0  6.0

要将其与数据框的其余部分结合起来，您可以concat具有上述结果的其他列：

In [7]: pd.concat([df.drop(['b'], axis=1), df['b'].apply(pd.Series)], axis=1)
Out[7]:
   a    c    d
0  1  1.0  NaN
1  2  NaN  3.0
2  3  5.0  6.0

使用您的代码，如果我省略了，这也有效iloc part:

In [15]: pd.concat([df.drop('b', axis=1), pd.DataFrame(df['b'].tolist())], axis=1)
Out[15]:
   a    c    d
0  1  1.0  NaN
1  2  NaN  3.0
2  3  5.0  6.0