Pandas从JSON列表字段创建city新列报TypeError如何解决？

错误原因 #

你调用df['details'].str.strip('[]')后，details列的内容会被处理为字符串格式的字典（例如"{'country': 'USA', 'city': 'NYC'}"），并非真正的Python字典对象，自然无法通过字典key的方式取值，才会触发TypeError: string indices must be integers报错。

理想实现方案 #

分两种场景处理：

1. 如果你原始数据的details列本身就是列表嵌套字典的Python对象类型，不需要做strip处理，直接取列表第一个元素的city字段即可：

df['city'] = df['details'].map(lambda x: x[0]['city'])
# 更简洁的pandas内置写法：
# df['city'] = df['details'].str[0].str.get('city')

2. 如果你是从csv/文本文件读取的数据，details列默认被解析为字符串格式的列表，需要先把字符串转为真实的Python对象再取值：

import ast
# 先将字符串格式的列表转成真实的列表嵌套字典结构
df['details'] = df['details'].apply(ast.literal_eval)
# 再提取city字段
df['city'] = df['details'].str[0].str.get('city')

补充建议 #

不要用strip处理结构化的字符串内容，一旦字段值本身包含[或]字符，会导致内容被误改，用ast.literal_eval解析结构化字符串是更稳妥的方案，安全性也远高于直接用eval。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roy