如何基于DataFrame现有列数据创建新列？附实操示例需求

先看你的原始DataFrame：

import pandas as pd

a = [{'id': 1, 'name': 'AAA', 'pn':"[{'code_1': 'green'}, {'code_2': 'link'}, {'code_3': '10'}]"}, {'id': 2, 'name': 'BBB', 'pn': "[{'code_1': 'blue'}, {'code_2': 'link'}, {'code_3': '15'}]"}]
df = pd.DataFrame(a)
print(df)

原始数据输出：

id name                                                pn
0   1  AAA  [{'code_1': 'green'}, {'code_2': 'link'}, {'c...
1   2  BBB  [{'code_1': 'blue'}, {'code_2': 'link'}, {'co...

要生成color和link新列，按以下步骤操作：

1. 解析字符串格式的列表字典：pn列存储的是字符串形式的列表字典，需要用ast.literal_eval将其转换为可操作的Python数据结构。
2. 合并字典并提取目标值：每个pn对应的列表里是多个单键字典，将它们合并为完整字典后，直接提取code_1和code_2的值作为新列。

完整代码 #

import pandas as pd
import ast

# 解析pn列并提取目标值
df['color'] = df['pn'].apply(lambda x: {k: v for d in ast.literal_eval(x) for k, v in d.items()}['code_1'])
df['link'] = df['pn'].apply(lambda x: {k: v for d in ast.literal_eval(x) for k, v in d.items()}['code_2'])

# 可选：保留原始pn列或删除
# df = df.drop('pn', axis=1)

print(df)

运行后输出结果：

id name                                                pn  color   link
0   1  AAA  [{'code_1': 'green'}, {'code_2': 'link'}, {'c...  green  link
1   2  BBB  [{'code_1': 'blue'}, {'code_2': 'link'}, {'co...   blue  link

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex