将熊猫数据框行映射为熊猫系列

Question

我需要创建一个熊猫系列，其中的元素每个都是来自DataFrame的行的函数。具体来说，这是一个'元数据'列，它是一个json字符串，我想要一系列json加上其余列的字典。理想的情况是我希望的数据框的东西等同于地图的方法：

df.map(lambda row: json.loads(row.metadata).update({'timestamp':row.timestamp})) 

（更新是破坏性的并且不返回一个新的字典，但你明白了吧）

编辑：您可以复制此

metadata timestamp 
"{'a':1,'b':2}" 000000001 
"{'a':1,'c':2}" 000000002 
"{'a':1,'c':2}" 000000003 

并与

In [8]: import pandas as pd 

In [9]: pd.read_clipboard() 
Out[9]: 
     metadata timestamp 
0 {'a':1,'b':2}   1 
1 {'a':1,'c':2}   2 
2 {'a':1,'c':2}   3 

期望的结果载入它应该是一个pandas.Series无线th这个列表的内容：

[{"a":1,"b":2,"timestamp":000000001} 
{"a":1,"c":2,"timestamp":000000002} 
{"a":1,"c":2,"timestamp":000000003}] 

Answer 1

如何修改字符串？ 喜欢的东西：

new_metadata = df.apply(lambda x: '{}\b,"timestamp":{}}}'.format(x.metadata,x.timestamp),axis=1) 

主要生产：

In [1]: new_metadata 
Out[2]: 
0 {'a':1,'b':2,"timestamp":1} 
1 {'a':1,'c':2,"timestamp":2} 
2 {'a':1,'c':2,"timestamp":3}