如何从pandas DataFrame列的列表内嵌字典中提取值生成新列

实现方法 #

你可以直接通过以下两种方式从列表嵌套字典的results列中提取label值生成新列：

方法1：apply实现（易读性高，适合小数据量）

如果每行results的列表固定只有1个字典元素，直接写lambda表达式取值即可：

import pandas as pd

# 你的原始示例DataFrame
df=pd.DataFrame({
    'results':[[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9989271759986877}],
              [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9988722801208496}]
]})

# 新增label列
df['label'] = df['results'].apply(lambda x: x[0]['label'])

如果要兼容列表为空、字典无label键的异常场景，避免报错可以加判断：

df['label'] = df['results'].apply(lambda x: x[0].get('label') if len(x) > 0 else None)

方法2：str访问器实现（性能更高，适合大数据量）

直接用pandas内置的序列化访问方法，不需要写自定义函数：

df['label'] = df['results'].str[0].str['label']

特殊场景补充 #

如果每行results列表中存在多个字典，需要提取所有label值的话，可以改成列表推导式实现：

df['label'] = df['results'].apply(lambda x: [item['label'] for item in x])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者linPySp