Question

我有一个具有以下结构的熊猫数据框：

id, @text, values
0, ....., "{'organizations':['sdfsf','sfdsf','sdfs'],'content':'some text'}"

我正在尝试在“内容”中获取值“某些文本”

Expected output is:

"some text"

我尝试了以下操作，将“ {'organizations'：['sdfsf'，'sfdsf'，'sdfs']，'content'：'some text'}”保存在json文档中，但出现了'循环引用错误'

import json
json_data = pandas_dataframe.get(["value"][0])
with open('/pddata.json', 'w') as fp:  
    json.dump(json_data, fp)

Answer 1

使用ast.literal_eval()

示例：

import ast
df = pd.DataFrame([123, 'abc', "{'organizations':['sdfsf','sfdsf','sdfs'],'content':'some text'}"]).T
df.columns = ['id', 'text', 'values']
df
#     id    text    values
# 0  123    abc {'organizations':['sdfsf','sfdsf','sdfs'],'con...

to_fetch = ast.literal_eval(df.iloc[0,2])
type(to_fetch)
# dict

to_fetch['content']
# 'some text'

Answer 2

您可以两次使用pd.Series.map，首先使用ast.literal_eval，然后使用operator.itemgetter：

from ast import literal_eval
from operator import itemgetter

df['content'] = df['values'].map(literal_eval).map(itemgetter('content'))

print(df)

    id text                                             values    content
0  123  abc  {'organizations':['sdfsf','sfdsf','sdfs'],'con...  some text

literal_eval将字符串转换为字典，itemgetter提取给定键参数的值。 pd.Series.map将函数应用于序列中的每个值。

或者使用map + lambda（一个匿名自定义函数）：

df['content'] = df['values'].map(lambda x: literal_eval(x)['content'])

熊猫数据框无法获得价值

2 个答案: