如何在DataFrame中添加字典格式的自定义汇总列？

数据老陈

2026-8-10

解决方案：为DataFrame添加字典格式的汇总列

步骤1：构造初始DataFrame

先还原你提供的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'Person': [174, 239, 557, 674, 122],
    'Analysis': [3.76, 4.10, 5.00, 2.23, 3.33],
    'Dexterity': [4.12, 3.78, 2.00, 2.40, 4.80],
    'Skills': [1.20, 3.77, 4.40, 2.80, 4.10]
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：添加字典格式的汇总列

提供两种实现方式：

方式1：使用`apply`逐行转换（代码简洁，适合中小数据集）

通过apply遍历每行，将指定列转为字符串后生成字典：

df['new_column'] = df[['Analysis', 'Dexterity', 'Skills']].apply(
    lambda row: row.astype(str).to_dict(), axis=1
)

方式2：使用列表推导式（性能更优，适合大数据集）

直接通过遍历列值生成字典，避免apply的额外开销：

df['new_column'] = [
    {'Analysis': str(a), 'Dexterity': str(d), 'Skills': str(s)}
    for a, d, s in zip(df['Analysis'], df['Dexterity'], df['Skills'])
]

最终效果

执行上述代码后，DataFrame将变为：

Person	Analysis	Dexterity	Skills	new_column
174	3.76	4.12	1.20	{"Analysis":"3.76", "Dexterity":"4.12", "Skills":"1.20"}
239	4.10	3.78	3.77	{"Analysis":"4.10", "Dexterity":"3.78", "Skills":"3.77"}
557	5.00	2.00	4.40	{"Analysis":"5.00", "Dexterity":"2.00", "Skills":"4.40"}
674	2.23	2.40	2.80	{"Analysis":"2.23", "Dexterity":"2.40", "Skills":"2.80"}
122	3.33	4.80	4.10	{"Analysis":"3.33", "Dexterity":"4.80", "Skills":"4.10"}