使用条件apply从pandas列的JSON数据中提取值

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且已经创建了一个包含JSON数据的DataFrame。
2. 使用apply方法，结合lambda函数，对包含JSON数据的列进行操作。假设该列名为'json_column'，则可以使用以下代码提取值：

df['extracted_value'] = df['json_column'].apply(lambda x: x['key'])

在上述代码中，'key'是你想要提取的JSON数据中的键名。将提取的值存储在一个新的列中，例如'extracted_value'。

1. 如果JSON数据中的键名是嵌套的，你可以使用多个lambda函数来逐级提取值。例如，如果JSON数据的结构如下所示：

{
  "outer_key": {
    "inner_key": "value"
  }
}

你可以使用以下代码提取内部键名为'inner_key'的值：

df['extracted_value'] = df['json_column'].apply(lambda x: x['outer_key']['inner_key'])

这样，你就可以从JSON数据中提取所需的值，并将其存储在一个新的列中。

请注意，以上代码仅适用于使用pandas库处理JSON数据的情况。对于其他数据类型或库，可能需要使用不同的方法来提取值。

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