Question

我有这个数据框：

      data          
0   [dic_inside_list_1]
1   [dic_inside_list_2]  
...

位置：

dic_inside_list_1 = [{'tipo': 'ATIVA', 'nome': 'GABRIEL FRANCISCO DA CUNHA', 'advogado': False, 'advogados': [{'tipo': 'ADVOGADO_PARTE_ATIVA', 'nome': 'PATRICIA DE SIQUEIRA MANOEL DUARTE', 'advogado': True}]}]

dic_inside_list_2 = [{'tipo': 'ATIVA', 'nome': 'JOSÉ FRANCISCO DE OLIVEIRA', 'advogado': False, 'advogados': [{'tipo': 'ADVOGADO_PARTE_ATIVA', 'nome': 'JULIO TORSO ALCANTARA', 'advogado': True}]}, {'tipo': 'PASSIVA', 'nome': 'INDUSTRIAS MENTEN DE CARTONAGEM LTDA', 'advogado': False, 'advogados': []}]

我想创建两个新列：“ parte_passiva”和“ parte_ativa” “ parte_ativa”从具有“ tipo”作为“ ATIVA”的字典中获得“ nome” “ parte_passiva”正在从具有“ tipo”作为“ PASSIVA”的字典中获取“ nome”

所以它应该像这样：

                   data                    parte_ativa             parte_passiva
0   [dic_inside_list_1]   'GABRIEL FRANCISCO DA CUNHA'     
1   [dic_inside_list_2]   'JOSÉ FRANCISCO DE OLIVEIRA'    'INDUSTRIAS MENTEN DE CARTONAGEM LTDA'
...

下面的代码适用于“ parte_ativa”，因为这两个词典中都存在：

df['parte_ativa']=df['data'].apply(lambda x: x[0]['nome'] if x[0]['tipo']=='ATIVA' else x)

但是，当我尝试将其应用于parte_passiva df['parte_passiva']=df['data'].apply(lambda x: x[1]['nome'] if x[1]['tipo']=='PASSIVA' else x)时会引发错误，因为并非所有行都具有'tipo' == 'PASSIVA'

IndexError: list index out of range

有人对此有建议吗？我知道不可能在lambda中放入try语句。句子是否可以防止这种情况的发生？

Answer 1

您的错误尝试执行x[1]时发生。并非您所有的行都有两个长度。 dic_inside_list_2[1]给出IndexError。

如果数据是长度为1或2（仅）的列表，并且仅在'tipo'=='PASSIVA'处检查x[1]，则可以使用：

df['parte_passiva']=df['data'].apply(
    lambda x: x[-1]['nome'] if x[-1].get('tipo', None)=='PASSIVA' else None)

如果您的数据是可变长度的列表，但您仍仅在'tipo'=='PASSIVA'处检查x[1]，则可以使用：

df['parte_passiva']=df['data'].apply(
    lambda x: x[min(len(x)-1,1)]['nome'] if x[min(len(x)-1,1)].get('tipo', None)=='PASSIVA' else None)

如果字典中没有x[-1].get('tipo', None)，我用KeyError来避免'tipo'，但是x[-1]['tipo']很好。

在具有不一致内容的行的数据框列中应用函数

1 个答案: