如何在Pandas中拼接多个JSON字典列并忽略空值

给定如下结构的DataFrame（json_1、json_2、json_3为字典格式文本）：

id json_1 json_2 json_3 
1  {a:b}  {a:c}  {c:d}
2  {a:b}  {b:c}  null
3  {a:c}  {c:d}  {a:g}

需要新增final_json列，将上述三列的非空值拼接为列表，最终得到：

id json_1 json_2 json_3 final_json
 1  {a:b}  {a:c}  {c:d}   [{a:b}, {a:c}, {c:d}]
 2  {a:b}  {b:c}  null    [{a:b}, {b:c}]
 3  {a:c}  {c:d}  {a:g}   [{a:c}, {c:d}, {a:g}] 

解决方案 #

使用pandas的apply方法结合列表推导式，逐行过滤空值并拼接：

import pandas as pd

# 构造示例数据（已有DataFrame可跳过此步）
data = {
    'id': [1, 2, 3],
    'json_1': ['{a:b}', '{a:b}', '{a:c}'],
    'json_2': ['{a:c}', '{b:c}', '{c:d}'],
    'json_3': ['{c:d}', None, '{a:g}']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成final_json列
df['final_json'] = df[['json_1', 'json_2', 'json_3']].apply(
    lambda row: [x for x in row if pd.notna(x)],
    axis=1
)

# 输出结果
print(df)

补充说明 #

• df[['json_1', 'json_2', 'json_3']]精准选取需要处理的目标列；
• axis=1指定按行处理数据；
• 列表推导式会自动过滤每行中的None、NaN等空值，保留有效文本并组成列表；
• 如果空值是字符串类型的'null'，可修改判断条件为：

  lambda row: [x for x in row if x not in (None, 'null')]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2512443