Python：从DataFrame字典格式列提取浮点值及代码错误排查

原始DataFrame：

Date                      comp
01-01-2022      {'dfp':25.02,'ftp':12.06}
01-02-2022      {'dfp':12.01,'ftp':40.05}
01-03-2022      {'dfp':50.20,'ftp':35.25}

需求：新增一列New，提取comp列字典中的dfp浮点值，预期输出：

Date                      comp                   New
01-01-2022      {'dfp':25.02,'ftp':12.06}       25.02
01-02-2022      {'dfp':12.01,'ftp':40.05}       12.01
01-03-2022      {'dfp':50.20,'ftp':35.25}       50.20

尝试的错误代码：

def new_col(x):
   for i in range(len(df)):
       return x[i]['dfp']

df['New'] = df['comp'].apply(new_col)

问题原因 #

• apply方法会把comp列的每个单独字典元素传入new_col函数，也就是参数x本身就是单个字典（比如{'dfp':25.02,'ftp':12.06}），不是整个列的列表。你用x[i]对字典做整数索引，这不符合字典的访问规则（字典只能通过键名访问），直接触发报错。
• 函数里的for循环完全多余，而且第一次循环就执行return，根本不会完成遍历，逻辑完全错误。

正确解法 #

方法1：用apply直接提取键值 #

最简单的方式，对每个字典直接取'dfp'键：

df['New'] = df['comp'].apply(lambda x: x['dfp'])

如果需要扩展逻辑，也可以用自定义函数：

def get_dfp(x):
    return x['dfp']

df['New'] = df['comp'].apply(get_dfp)

方法2：用str.get方法（更简洁） #

Pandas的Series对象支持str.get方法直接提取字典键值，代码更短：

df['New'] = df['comp'].str.get('dfp')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kaaviya V