如何在Pandas中完整访问单元格字符串值及分类列单个分类？

如果访问单元格时只能拿到单个字符，大概率是两种情况：要么你误把字符串当成列表来做双层索引，要么单元格本身存的就是字符列表。解决办法：

• 直接拿完整值：如果单元格是字符串类型，df['列名'].iloc[行号] 或者 df['列名'][行号] 就能拿到完整字符串，别再加第二层索引（比如[0][1]这种操作会取字符串的第2个字符）。
• 检查并修复类型：用type(df['列名'].iloc[0])查看类型，如果是list而非str，说明数据读入时被拆成了字符列表，转成字符串即可：

  df['列名'] = df['列名'].apply(''.join)
  

你用print(df["categories"][0][1])输出单引号，是因为df["categories"][0]是个带分类的字符串（比如格式像"'Backend', 'Frontend'"），不是列表。此时[1]取的是字符串的第2个字符（就是单引号），不是你要的分类元素。按下面步骤处理：

1. 把字符串转成分类列表：先清掉冗余的引号、空格，再按逗号拆分。代码示例：

   # 适配类似 "'Backend', 'Frontend'" 的单元格格式
   df['categories'] = df['categories'].apply(
       lambda x: [item.strip().strip("'") for item in x.split(',')]
   )
   

   如果需要保留分类前后的空格，去掉.strip()即可。
2. 提取分类：处理完之后，df["categories"][0][1]就能拿到Backend（或者你要的' Backend '）。
3. 提前规避：如果是从CSV读的数据，读的时候直接处理格式更高效：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv(
       '你的文件.csv',
       converters={'categories': lambda x: [item.strip().strip("'") for item in x.split(',')]}
   )
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sabbath54