Python 大熊猫词典的有效存储方法

给定一个数据帧，其中填充了字符串类型的零，如图所示-

df = pd.DataFrame("0",index=range(5),columns=["Content","Val"])

问题-需要在

Val

列中添加字典。
My solution-将字典作为字符串形式插入，然后使用

ast.literal\u eval

将其转换回字典格式进行任何修改，然后再次将其保存为字符串，如图所示

# saving a dictionary to Val column
df.iloc[0,1] = df.iloc[0,1].replace("0",str({"k1":12, "k2":55}))
# converting to dict. format for any modification 
extracted_dict = ast.literal_eval(df.iloc[0,1])

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问题-是否有其他方法可以达到同样的效果，或者该方法是否可以改进？

首先为什么要将词典存储在数据帧中？假设我在

内容

中存储了一个主题

数学

，然后需要得到学生参加数学考试的时间。所以，在我看来，字典似乎是存储此类信息的合法方式，如Sam:5、Jack:2。而且，我有大量的数据，所以依靠熊猫的效率@jpp您对此有何看法？有没有更好的办法

pandas

对于保存数据帧来说绝对是无效的。事实上，这只会增加开销

pandas

最适用于连续内存阵列（例如

int

，

float

）。您最好的选择是重新构造解决方案，以避免

pandas

。