从pandas数据帧中提取嵌套字典

可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维的数据结构，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。当数据帧中的某一列包含嵌套字典时，我们可以使用apply()函数结合lambda表达式来提取这些嵌套字典。

以下是一个示例代码，展示了如何从pandas数据帧中提取嵌套字典：

import pandas as pd

# 创建一个包含嵌套字典的数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Info': [{'Age': 25, 'City': 'New York'},
                 {'Age': 30, 'City': 'London'},
                 {'Age': 35, 'City': 'Paris'}]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()函数和lambda表达式提取嵌套字典
df['Age'] = df['Info'].apply(lambda x: x['Age'])
df['City'] = df['Info'].apply(lambda x: x['City'])

# 打印提取结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   Name                      Info  Age      City
0  John  {'Age': 25, 'City': 'New York'}   25  New York
1  Emma   {'Age': 30, 'City': 'London'}   30    London
2  Mike    {'Age': 35, 'City': 'Paris'}   35     Paris

在上述代码中，我们首先创建了一个包含嵌套字典的数据帧。然后，使用apply()函数和lambda表达式分别提取了嵌套字典中的'Age'和'City'字段，并将提取结果存储到新的列中。最后，打印了提取结果。

这种方法适用于数据帧中某一列包含嵌套字典的情况。通过使用apply()函数和lambda表达式，我们可以方便地提取嵌套字典中的特定字段，并将其存储到新的列中。

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以上是关于从pandas数据帧中提取嵌套字典的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助！