用pd.eval()将字符串转为字典时报NotImplementedError，如何正确使用该方法？

报错核心原因 #

• pd.eval是Pandas专为向量化批量表达式计算设计的求值工具，核心定位是高效执行涉及Series、DataFrame的算术、比较、布尔运算，本身的语法解析器从设计之初就没有实现字典（Dict）类型节点的解析逻辑。
• 触发的NotImplementedError: 'Dict' nodes are not implemented是源码层面的硬限制：只要待解析的字符串内容被解析为字典结构节点，无论传参、调用方式怎么调整，都会直接抛出该错误。

两种调用写法失效的逻辑 #

• 写法ds.apply(pd.eval)：逐行将Series中的字符串传递给pd.eval，每个字符串本身就是带{}的字典结构，走到Dict节点解析分支直接报错。
• 写法ds.apply(lambda x: pd.eval(x))：仅多包了一层lambda，传入的待解析内容没有变化，同样会触发未实现的节点报错。

能否通过调整写法用pd.eval完成字典字符串转换 #

• 不存在可绕过该限制的调整方案。哪怕为pd.eval指定engine='python'、parser='python'等所有可用参数，其内置的解析逻辑依然会在遇到Dict节点时抛出NotImplementedError——这个限制不是参数配置能解决的，属于工具本身的能力边界。
• 实际测试中，哪怕直接单值传入最简字典字符串pd.eval("{'level':0}")，也会触发完全相同的报错，和是否批量调用没有关系。

适配该场景的正确实现方案 #

该需求本身不属于pd.eval的适用范围，无需硬凑工具调用，两种安全高效的实现方式：

• 采用ast.literal_eval逐行转换：这是通用的安全字面量解析方案，不会执行任意危险代码，可兼容字典、列表等嵌套结构的字符串转原生类型需求，对应代码：ds.apply(literal_eval)
• 若待解析字符串为标准JSON格式，采用json.loads逐行解析的性能更优，对应代码：

  import json
  ds.apply(json.loads)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anurag Dabas