Gruppieren Pandas Datenrahmen durch einen verschachtelten Wörterbuchschlüssel

Question

Ich habe einen Pandas Datenrahmen, wo eine der Spalten Wörterbuchtyp ist. Dies ist ein Beispiel Datenrahmen:

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 
        'b': [4,5,6], 
        'version': [{'major': 7, 'minor':1}, 
           {'major':8, 'minor': 5}, 
           {'major':7, 'minor':2}] }) 

df:

a b     version 
0 1 4 {'minor': 1, 'major': 7} 
1 2 5 {'minor': 5, 'major': 8} 
2 3 6 {'minor': 2, 'major': 7} 

Ich bin auf der Suche nach einem Weg zur Gruppe des Datenrahmen von einem dieser Wörterbuch-Taste; In diesem Fall, um die df Datenrahmen durch die Haupt Schlüssel in Version Label zu gruppieren.

ich ein paar verschiedene Sachen ausprobiert habe, aus dem Wörterbuch Schlüssel zur Datenrahmen groupby Funktion übergeben, `df.groupby ([‚Version‘] [‚major‘]), die nicht seit großen funktioniert nicht Teil des Dataframe-Labels, um Version dem Dataframe-Index zuzuweisen, aber nichts funktioniert so weit. Ich versuche auch, die Wörterbücher als zusätzliche Spalten im Datenrahmen selbst zu verflachen, aber das scheint ein eigenes Problem zu haben.

Irgendeine Idee?

P.S. Sorry wegen der Formatierung, es ist meine erste Stackoverflow-Frage.

Answer 1

Option 1

df.groupby(df.version.apply(lambda x: x['major'])).size() 

version 
7 2 
8 1 
dtype: int64 

---

df.groupby(df.version.apply(lambda x: x['major']))[['a', 'b']].sum() 

Option 2

df.groupby(df.version.apply(pd.Series).major).size() 

major 
7 2 
8 1 
dtype: int64 

---

df.groupby(df.version.apply(pd.Series).major)[['a', 'b']].sum() 

Answer 2

Sie können es auf diese Weise tun:

In [15]: df.assign(major=df.version.apply(pd.Series).major).groupby('major').sum() 
Out[15]: 
     a b 
major 
7  4 10 
8  2 5