DataFrame：基于具有字符串字典/json的其他列的新列

Question

我在“bucket”列中使用（我猜？）作为嵌套 JSON 的字符串跟随 pandas DataFrame。

    id      name    bucket
0   11324   Soaps   {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"white"} ...}
0   11325   Cans    {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"black"} ...}
0   11326   Boxes   {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"red"} ...}

这里是数据类型：

dtypes
id                           int64
name                         object
bucket                       object

我想知道如何访问“bucket”列中的值，以便创建一个具有相应值的新列：

    id      name    bucket.                                                          color
0   11324   Soaps   {"web":{"project":"https://www.url1.com", "color":"white"} ...}  white
0   11325   Cans    {"web":{"project":"https://www.url2.com", "color":"white"} ...}  black
0   11326   Boxes   {"web":{"project":"https://www.url3.com", "color":"white"} ...}  red

Answer 1

1。 Series.str.extract

如果bucket 列中的值是string 类型，我们可以使用extract 和regex 模式

df['color'] = df['bucket'].str.extract(r'"color":"([^"]+)"', expand=False)

2。 Series.str.get

否则，如果bucket 列中的值是dict 类型，我们可以使用str.get

df['color'] = df['bucket'].str.get('page').str.get('color')

---

>>> df

      id   name                                                   bucket  color
0  11324  Soaps  {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"white"}}  white
0  11325   Cans  {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"black"}}  black
0  11326  Boxes    {"page":{"url":"https://www.url.com", "color":"red"}}    red

Answer 2

只需使用eval() 方法和apply() 方法：

df['bucket']=df['bucket'].apply(lambda x:eval(x))

现在终于：

df['color']=df['bucket'].apply(lambda x:list(x.values())[0]['color'])

现在如果你打印 df 你会得到你想要的输出：

    id      name    bucket.                                                          color
0   11324   Soaps   {"web":{"project":"https://www.url1.com", "color":"white"} ...}  white
0   11325   Cans    {"web":{"project":"https://www.url2.com", "color":"white"} ...}  black
0   11326   Boxes   {"web":{"project":"https://www.url3.com", "color":"white"} ...}  red