如何在Python中将Series内的列表元素转为DataFrame并保留NaN？

原始DataFrame定义如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'column_a' : [1, 2, 3], 
                   'conversions' : [[{'action_type': 'type1',
                                      'value': '1',
                                      'value_plus_10': '11'},
                                     {'action_type': 'type2',
                                      'value': '2',
                                      'value_plus_10': '12'}],
                                    np.nan, 
                                    [{'action_type': 'type3',
                                      'value': '3',
                                      'value_plus_10': '13'},
                                     {'action_type': 'type4',
                                      'value': '4',
                                      'value_plus_10': '14'}]]} )

conversions列的元素是字典列表或NaN，例如：

print(df['conversions'][0])
>>> [{'action_type': 'type1', 'value': '1', 'value_plus_10': '11'}, {'action_type': 'type2', 'value': '2', 'value_plus_10': '12'}]

需要将conversions列的列表元素转换为子DataFrame，NaN则保留，预期效果：

print(df['conversions'][0])
>>>
  action_type value value_plus_10
0       type1     1            11
1       type2     2            12

print(df['conversions'][1])
>>> nan

print(df['conversions'][2])
>>>
  action_type value value_plus_10
0       type3     3            13
1       type4     4            14

尝试过以下代码，但无实际效果：

df['conversions'] = df['conversions'].apply(lambda x : pd.DataFrame(x) if type(x)=='list' else x)

解决方案 #

你的代码问题在于类型判断错误：type(x)=='list'无法正确识别列表，因为type(x)返回的是<class 'list'>类型对象，而非字符串'list'。应该用isinstance(x, list)来准确判断类型。

修正后的代码：

df['conversions'] = df['conversions'].apply(lambda x: pd.DataFrame(x) if isinstance(x, list) else x)

验证效果：

print(df['conversions'][0])
# 输出：
  action_type value value_plus_10
0       type1     1            11
1       type2     2            12

print(df['conversions'][1])
# 输出：nan

print(df['conversions'][2])
# 输出：
  action_type value value_plus_10
0       type3     3            13
1       type4     4            14

如果需要更宽泛的可迭代类型判断，也可以用pd.api.types.is_list_like(x)，但针对当前场景，isinstance(x, list)的判断更精准。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark the otter