使用Pandas统计DataFrame每行Participants列的参与者人数

根据你提供的invoice_df数据，Participants列存在两种格式：部分是原生列表对象，部分是被引号包裹的字符串形式伪列表。以下是对应解决方案：

情况1：Participants列已为列表类型 #

如果Participants存储的是Python列表，直接用apply(len)统计每行列表的长度即可：

invoice_df['Participant_Count'] = invoice_df['Participants'].apply(len)

情况2：Participants列为字符串类型 #

若Participants是类似['David Bishop']或带双引号的"['Anthony Emerson' ...]"格式的字符串，需要先将其解析为列表，再统计数量：

1. 导入ast模块用于安全解析字符串为列表
2. 处理字符串并转换为列表
3. 新增统计列

代码示例：

import ast

# 处理字符串格式的伪列表，先去除可能的外层双引号，再解析为列表
invoice_df['Participants'] = invoice_df['Participants'].apply(
    lambda x: ast.literal_eval(x.strip('"')) if isinstance(x, str) else x
)

# 新增参与者数量列
invoice_df['Participant_Count'] = invoice_df['Participants'].apply(len)

执行后，invoice_df会新增Participant_Count列，对应每行的参与者人数，比如第一行值为1，第六行值为3，第五行值为2，以此类推。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者c200402