如何将DataFrame字典列中的message值提取为新列？

很简单，这里有两种实用的方法帮你完成需求，直接看代码和解释就行：

方法1：使用apply()遍历行（直观易懂） #

这种方法逻辑清晰，适合小数据集或者需要自定义复杂逻辑的场景：

import pandas as pd

# 先构造你的示例DataFrame（如果已有可跳过这部分）
sample_data = {
    'City': ['Paris', 'Tokyo'],
    'error': [
        {'error': {'userInfo': {}, 'code': 'sdf', 'requestId': 'dsfsdf', 'domain': 'sdgsdgf', 'message': "Hello", 'staticCode': '0'}},
        {'error': {'userInfo': {}, 'code': 'xyz', 'requestId': 'abc789', 'domain': 'test', 'message': "Hi there", 'staticCode': '0'}}
    ]
}
df = pd.DataFrame(sample_data)

# 新增message列，提取嵌套字典中的值
df['message'] = df['error'].apply(lambda row: row['error']['message'])

解释：apply()会对error列的每一个字典元素执行lambda函数，先获取外层的error键对应的内层字典，再从中取出message的值。

方法2：使用str.get()链式访问（高效矢量化） #

如果你的数据集规模较大，这种方法性能更好，因为它利用了pandas的矢量化操作，比apply()更快：

# 同样的DataFrame，用str.get()提取
df['message'] = df['error'].str.get('error').str.get('message')

解释：str.get()是pandas针对字典类型Series提供的方法，能直接提取指定键的值，链式调用就能逐层穿透嵌套字典，最终拿到message的内容。

验证结果 #

执行完上面任意一种方法后，打印df就能看到新增的message列：

print(df)

输出示例：

City                                              error   message
0   Paris  {'error': {'userInfo': {}, 'code': 'sdf', 'req...     Hello
1   Tokyo  {'error': {'userInfo': {}, 'code': 'xyz', 'req...  Hi there

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miguel Lebon