如何计算词典列表中第1个和第6个键之间的差异百分比？

我有一个熊猫df列，列出每个公司名称的字典列表。如下图所示：如何计算词典列表中第1个和第6个键之间的差异百分比？

company | growth_scores 
comp xyz | [{u'score': u'198', u'recorded_at': u'2016-09},{u'score': u'190', u'recorded_at': u'2016-08}

我明白了如何提取钥匙和我熟悉的pd.apply方法，但我似乎无法拼凑出任何会去行由行和执行计算。最终，我需要执行计算并将结果存储在每个公司的新列中。

输出应该是这样的：

company | growth_score_diff 
comp xyz | 10%

会喜欢这里的一些指导！

来源

2016-09-20 Kevin

什么是'1st'和'6th'关键？它是'分数'吗？ – jezrael

不完整的字典@凯文。可能这可以理解字典：http://stackoverflow.com/questions/3294889/iterating-over-dictionaries-using-for-loops-in-python –

假设你有以下数据框：

df = pd.DataFrame.from_dict({'company': 'Pandology', 'metrics': [[{'score': 10}, {'score': 20}, {'score': 35}]]})

，看起来像这样：

要计算总成绩，则可以map的metrics列名为score_total新列。要执行实际计算，您需要定义一个函数calculate_score，该函数将一行metrics数据作为输入并输出总分值。（在这种情况下，它只是一个微不足道的总和计算）

def calculate_score(metrics): 
    total_score = 0 
    for metric in metrics: 
     total_score += metric['score'] 
    return total_score     

df['score_total'] = df['metrics'].map(calculate_score)

现在你有一个包含结果的新列：

来源

2016-09-20 08:42:11 kmandov

嘿@kmandov感谢您的帮助！我遇到的一个问题是，分数实际上是字符串，因此我无法执行计算。有没有办法解决这个问题？ – Kevin

您需要将字符串转换为数字值。它可以像下面这样简单：int（metric ['score']）如果分数是整数。这里是你如何做到这一点：http://stackoverflow.com/questions/5608702/how-can-i-convert-a-string-to-either-int-or-float-with-priority-on-int – kmandov

如何计算词典列表中第1个和第6个键之间的差异百分比？

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