如何用Pandas从字典列提取数据更新DataFrame的空字典列Fee_info？

问题描述 #

现有Pandas DataFrame，其中Fee_detail列的值为字典类型，Fee_info列默认是空字典。需要从Fee_detail的字典中提取date和penalty的键值对，更新到Fee_info列中，同时将date格式化为dd-mm-yyyy的字符串形式。

数据构造代码 #

import pandas as pd
import datetime

d = {'Fee_detail': [{'date':'datetime.datetime(2022, 5, 5, 7, 31)', 'Fees':1200, 'penalty':0}, 
                    {'date':'datetime.datetime(2022, 5, 7, 7, 31)', 'Fees':1000, 'penalty':10}, 
                    {'date':'datetime.datetime(2022, 5, 11, 7, 31)', 'Fees':800,'penalty':50}], 
     'Name': ["Adam", "Laura","Andrew"], 
     'Fee_info':[{},{},{}]}
df = pd.DataFrame(data=d)

原始DataFrame #

期望输出 #

解决方案 #

通过apply方法结合自定义函数实现，核心步骤是解析日期字符串、格式化日期，再构造目标字典更新Fee_info列。

完整实现代码 #

import pandas as pd
import datetime

def update_fee_info(row):
    # 安全解析日期字符串（替代eval，避免不可信数据风险）
    date_raw = row['Fee_detail']['date'].replace('datetime.datetime(', '').replace(')', '')
    year, month, day, _, _ = map(int, date_raw.split(','))
    date_obj = datetime.datetime(year, month, day)
    # 格式化为dd-mm-yyyy字符串
    formatted_date = date_obj.strftime('%d-%m-%Y')
    # 构造要更新的键值对并合并到Fee_info
    row['Fee_info'].update({
        'date': formatted_date,
        'penalty': row['Fee_detail']['penalty']
    })
    return row

# 应用函数到每一行
df = df.apply(update_fee_info, axis=1)

# 查看结果
print(df)

关键说明 #

• 解析日期时，避免使用eval()处理不可信数据，改用字符串分割提取日期参数的方式更安全；
• 使用strftime('%d-%m-%Y')将datetime对象转换为目标格式的字符串；
• 字典的update()方法会保留Fee_info原有的键值对（如果有），仅新增或覆盖指定的date和penalty。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GeekGroot