Python中如何从DataFrame每行提取多值？解决currencies列字典列表的code值提取至c_codes列问题

先帮你拆解循环逻辑里的坑，再给出更简洁高效的实现方法——你的问题大概率是踩了列表引用的陷阱，或者临时列表的初始化方式不对。

一、你的循环逻辑可能的错误点 #

最常见的问题是复用临时列表时的引用问题：如果你在循环外定义了一个temp列表，每次处理完一行后用temp.clear()清空，那么list_of_currencies里存储的是temp的引用，清空temp会同时清空已经添加到大列表里的内容，最终得到全空的list_of_currencies。

举个典型错误示例：

list_of_currencies = []
temp = []
for row in df2['currencies']:
    for d in row:
        temp.append(d['code'])
    list_of_currencies.append(temp)
    temp.clear()  # 这里会把list_of_currencies里刚添加的temp也清空！

如果得到的是平级的所有code值，那可能是你把内层循环的结果直接append到了大列表里，没有为每行创建独立的子列表——相当于跳过了“先收集每行code到临时列表”的步骤。

二、正确的循环写法 #

要避免引用问题，为每行新建一个临时列表即可，不要复用同一个：

list_of_currencies = []
for row in df2['currencies']:
    # 每行都初始化全新的临时列表
    temp = []
    for d in row:
        temp.append(d['code'])
    list_of_currencies.append(temp)

# 最后赋值给c_codes列
df2['c_codes'] = list_of_currencies

这样每行的temp都是独立的，不会互相影响，最终list_of_currencies就是包含子列表的结构，完美对应每行的code集合。

三、更简便的实现方式（推荐） #

用Pandas的apply方法结合列表推导式，一行就能搞定，比循环更简洁高效：

# 统一返回列表（单个code时也返回['AFN']）
df2['c_codes'] = df2['currencies'].apply(lambda x: [d['code'] for d in x])

如果想和你示例完全匹配——单个code时返回字符串（如AFN），多个时返回列表（如['AUD','GBP']），可以加个长度判断：

df2['c_codes'] = df2['currencies'].apply(lambda x: x[0]['code'] if len(x) == 1 else [d['code'] for d in x])

你也可以直接用嵌套列表推导式生成整列内容：

df2['c_codes'] = [[d['code'] for d in row] for row in df2['currencies']]

验证示例 #

假设你的df2是这样的测试数据：

import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({
    'currencies': [
        [{'code': 'AFN'}],
        [{'code': 'USD'}, {'code': 'EUR'}],
        [{'code': 'AUD'}, {'code': 'GBP'}]
    ],
    'c_codes': [None, None, None]
})

用推荐方法处理后，df2['c_codes']会变成：

0          [AFN]
1    [USD, EUR]
2    [AUD, GBP]
Name: c_codes, dtype: object

完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anorakk