如何使用Pandas删除DataFrame字典列中的指定键值对？

问题场景 #

现有包含time和dic两列的DataFrame，其中dic列的每个元素都是字典，需要删除字典中的'1:00'和'4:00'键值对。原始数据及初始化代码如下：

import pandas as pd
dic={'time':[1685660515,1685689306],
     'dic':[{"0:00":"2", "1:00":"1","2:00":"0","4:00":"0"},
            {"0:00": "0", "1:00": "0", "2:00":"3","4:00":"0" }]}
df= pd.DataFrame(dic)

原始DataFrame：

解决方案 #

方法1：字典推导式结合apply

这是最直观的方法，通过lambda函数遍历每个字典，过滤掉不需要的键：

# 定义需要删除的键集合
keys_to_remove = {'1:00', '4:00'}

# 处理dic列
df['dic'] = df['dic'].apply(lambda x: {k: v for k, v in x.items() if k not in keys_to_remove})

方法2：使用pop安全删除键

如果希望直接修改原字典（而非生成新字典），可以用dict.pop()，通过默认值避免键不存在时报错：

def clean_dictionary(d):
    for key in keys_to_remove:
        d.pop(key, None)  # None表示键不存在时不抛出异常
    return d

df['dic'] = df['dic'].apply(clean_dictionary)

方法3：高效处理大数据量（可选）

当DataFrame行数较多时，map的性能略优于apply，用法类似：

df['dic'] = df['dic'].map(lambda x: {k: v for k, v in x.items() if k not in keys_to_remove})

处理后结果 #

执行上述任意方法后，df的dic列将只保留指定键：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zircon