Python：从DataFrame列中字典提取值生成新列求助

先分析你之前方法失效的原因 #

• 方法1和方法3用了str访问器：这个操作仅针对字符串类型的列，如果你的Columns列里是实际的Python字典对象，str['name']会把字典转成字符串后尝试取索引，自然取不到对应值，返回NA。
• 方法2用了Series.get('name')：这个方法是取Series中索引为name的行，而非对每个元素调用字典的get方法，所以也会返回NA。

分两种场景给出解决方案 #

场景1：Columns列的元素是实际的Python字典

直接对每个元素调用字典的get方法，用apply实现：

df['Name'] = df['Columns'].apply(lambda x: x.get('name') if isinstance(x, dict) else None)

添加isinstance(x, dict)是为了避免遇到非字典元素时报错，这类元素会返回None。

场景2：Columns列的元素是字符串形式的字典（比如Excel里存的是"{'name': 'xxx'}"）

需要先把字符串解析成字典，再提取name值：

• 如果字符串是标准Python字典格式（单引号包裹键值），用ast.literal_eval解析：

import ast
df['Name'] = df['Columns'].apply(lambda x: ast.literal_eval(x).get('name') if isinstance(x, str) else None)

• 如果字符串是JSON格式（双引号包裹）或格式不标准，用json.loads解析，先替换单引号为双引号：

import json
df['Name'] = df['Columns'].apply(lambda x: json.loads(x.replace("'", '"')).get('name') if isinstance(x, str) else None)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Data-7scientist