如何从DataFrame的字典列表列中提取Vendor类型的ID值

示例数据构造 #

先构造符合需求的DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'ColumnName': [
        [],
        [{'ID': 'D6130732', 'type': 'Driver'}, {'ID': 'V169R454', 'type': 'Vendor'}],
        [{'ID': 'V1139I98', 'type': 'Vendor'}],
        [{'ID': 'D13090632', 'type': 'Driver'}],
        [{'ID': 'V682541632', 'type': 'Vendor'}, {'ID': 'D1852432', 'type': 'Driver'}],
        [],
        []
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

解决方案 #

用apply结合lambda表达式，直接提取每个列表中type为Vendor的字典对应的ID，无匹配项或空列表时返回None，最后过滤空值行：

# 提取Vendor的ID，无匹配则返回None
df['columnName'] = df['ColumnName'].apply(
    lambda x: next((d['ID'] for d in x if d.get('type') == 'Vendor'), None)
)
# 过滤空值并重置索引
df = df.dropna(subset=['columnName']).reset_index(drop=True)

最终结果 #

运行代码后得到的DataFrame：

columnName
0  V169R454
1  V1139I98
2  V682541632

补充说明 #

• 若单个列表存在多个Vendor类型字典，上述代码返回第一个匹配的ID；需提取所有匹配项的话，可将next()改为列表推导式[d['ID'] for d in x if d.get('type') == 'Vendor']；
• 用d.get('type')替代d['type']，能避免字典无type键时抛出异常，提升代码健壮性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Learner