矩形の回転を考慮しなくてよいのなら、以下のようにして4列の座標値に変換できます。
Python
1mport pandas as pd
2import ast
3
4def f(row):
5 lst = ast.literal_eval(row['area'])
6
7 xs = [pt['x'] for pt in lst]
8 ys = [pt['y'] for pt in lst]
9
10 row['left'] = min(xs)
11 row['top'] = max(ys)
12 row['right'] = max(xs)
13 row['bottom'] = min(ys)
14
15 return row
16
17df = pd.DataFrame({'area':["[{'x': '9.2', 'y': '77'}, {'x': '19', 'y': '20'}, {'x': '19', 'y': '77'}, {'x': '9.2', 'y': '20'}]"]})
18df = df.apply(f,axis=1)
19df.drop(columns='area', inplace=True)
20print(df)
21# left top right bottom
22#0 19 77 9.2 20
上記以外での質問について
要件しだいです。回転などの図形変換が適用される可能性があれば4列では足りません。
逆に矩形が変わらないのなら先に面積を算出しておいて別列として持っておくことも考えます。
コメント(データ内容)をうけて
提示データに沿ってコード修正しました。2行以上でもデータフレーム化できます。
ただし提示データ中の「'」は「"」に置き換えています。
Python
1import pandas as pd
2from io import StringIO
3
4def f(row):
5 lst = row['area'] # 元からリストとして格納されている
6
7 xs = [pt['x'] for pt in lst]
8 ys = [pt['y'] for pt in lst]
9
10 row['left'] = min(xs)
11 row['top'] = max(ys)
12 row['right'] = max(xs)
13 row['bottom'] = min(ys)
14
15 return row
16
17# 提示データ
18s = """{ "ia" : { "$oid" : "4df" }, "ib" : 1, "area" : [ {"x": "9.2", "y": "77"}, {"x": "19", "y": "20"}, {"x": "19", "y": "77"}, {"x": "9.2", "y": "20"} ]}
19{ "ia" : { "$oid" : "4df" }, "ib" : 1, "area" : [ {"x": "7.2", "y": "11"}, {"x": "16", "y": "15"}, {"x": "16", "y": "11"}, {"x": "7.2", "y": "15"} ]}"""
20
21df = pd.read_json(StringIO(s), lines=True, encoding='utf-8')
22
23df = df.apply(f,axis=1)
24df.drop(columns='area', inplace=True)
25print(df)
26# ia ib left top right bottom
27#0 {'$oid': '4df'} 1 19 77 9.2 20
28#1 {'$oid': '4df'} 1 16 15 7.2 11