如何在Python Pandas DataFrame中提取嵌套字典的键值

问题背景 #

通过API请求获取JSON数据并加载为Pandas DataFrame的流程正常，但guest列包含嵌套字典结构，无法从中提取id、first_name、last_name字段；尝试过转字符串处理、lambda函数、正则匹配等方法均未解决。

核心错误原因 #

你在加载DataFrame后执行了df = df.astype(str)，将原本的嵌套字典对象强制转换为字符串格式，后续所有操作都在处理字符串而非字典，自然无法通过键名直接提取值。

方案1：未保存为CSV时直接处理原始数据（推荐） #

在将DataFrame转为字符串之前直接操作嵌套字典，这是最简洁高效的方式：

import pandas as pd

# 假设response是你的API响应对象
Adata = response.json()
df = pd.DataFrame(Adata)

# 从guest列的字典中直接提取目标字段
df['guest_id'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('id'))
df['guest_first_name'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('first_name'))
df['guest_last_name'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('last_name'))

# 查看提取结果
print(df[['guest_id', 'guest_first_name', 'guest_last_name']])

# 保存处理后的完整数据
df.to_csv('Processed_Appointments.csv', index=False)

方案2：已保存为CSV（字符串格式字典）后的修复方法 #

如果已经把转成字符串的DataFrame存成了CSV，需要先将字符串转回字典再提取：

import pandas as pd
import ast

# 读取已保存的CSV文件
df = pd.read_csv('Appointments.csv')

# 将guest列的字符串安全转回字典（ast.literal_eval避免eval()的安全风险）
df['guest'] = df['guest'].apply(ast.literal_eval)

# 提取目标字段
df['guest_id'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('id'))
df['guest_first_name'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('first_name'))
df['guest_last_name'] = df['guest'].apply(lambda x: x.get('last_name'))

# 查看提取结果
print(df[['guest_id', 'guest_first_name', 'guest_last_name']])

注意事项 #

• 避免对包含嵌套结构的列使用astype(str)，会破坏原始数据结构
• 使用x.get('key')而非直接x['key']，能避免因字典缺少目标键而抛出异常
• 解析字符串为字典时优先用ast.literal_eval，不要用eval()，防止恶意代码执行风险

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krishna