如何对DataFrame字典列的键求和、键值对相乘后求和

错误原因 #

你之前使用的df.type.keys()调用的是pandas Series对象的keys()方法，返回的是整个Series对应的行索引，求和后是固定值，所以所有行的col2结果都相同。你需要对type列的每一个字典元素单独执行计算，用apply方法逐行处理即可实现需求。

实现代码 #

# 计算键的总和得到col2
df['col2'] = df['type'].apply(lambda x: sum(x.keys()))
# 计算键值乘积的总和得到col3
df['col3'] = df['type'].apply(lambda x: sum(k * v for k, v in x.items()))

如果数据量较大想要更高的运行效率，也可以用列表推导式代替apply：

df['col2'] = [sum(x.keys()) for x in df['type']]
df['col3'] = [sum(k * v for k, v in x.items()) for x in df['type']]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gh1222