如何从pandas字典列表字符串列提取值生成新列genres1？

问题场景 #

• 现有top_chart_movies DataFrame，genres列存储的是字典列表格式的字符串（示例值：'[{"id": 18, "name": "Drama"}, {"id": 80, "name": "Crime"}]'）
• 需求：提取每个字典的"name"字段值组成列表，生成新列genres1，要求top_chart_movies['genres1'].head(2)输出：

  1881  ["Drama","Crime"]
  3337 ["Drama","Crime"]
  

• 原尝试代码top_chart_movies['genres1'] = [value for key, value in top_chart_movies['genres']]无效，原因是genres列元素是字符串，而非可直接遍历的Python列表对象。

解决方案 #

方法1：使用ast.literal_eval解析字符串

ast.literal_eval可安全将字符串格式的列表/字典转换为对应Python数据结构，适合处理非标准JSON格式的字符串：

import ast
import pandas as pd

top_chart_movies['genres1'] = top_chart_movies['genres'].apply(
    lambda x: [item['name'] for item in ast.literal_eval(x)]
)

方法2：使用json.loads解析（适用于标准JSON字符串）

如果genres列的字符串是标准JSON格式（键值均为双引号），可使用json模块解析：

import json
import pandas as pd

top_chart_movies['genres1'] = top_chart_movies['genres'].apply(
    lambda x: [item['name'] for item in json.loads(x)]
)

验证结果 #

执行上述代码后，运行top_chart_movies['genres1'].head(2)即可得到目标输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zenvega