Python 如何解决类型错误：字符串索引必须是整数，列表理解能力强于dict列表？

有人能给我解释一下为什么会这样： （独立）

以下是head命令的输出：

df is a <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> datatype
       id   keywords_text                                       keywords_list
==== =====  =================================================== ========================
row1    1   [{'id': 1495, 'name': 'fishing'}, {'id': 12392...   fishing best friend
row2    3   [{'id': 818, 'name': 'based on novel'}, {'id':...   based on novel interracial relationship

我得到这个错误：

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <module>
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
   3846             else:
   3847                 values = self.astype(object).values
-> 3848                 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
   3849 
   3850         if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):
pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <lambda>(column_value)
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <listcomp>(.0)
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
TypeError: string indices must be integers

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
15
16#df#u movie_keywords['keywords_list']=df#u movie_keywords.apply（lambda行：string#u all_keywords（行），axis=1）
--->17 df_movie_关键字['keywords_list']=df_movie_关键字['keywords']。应用（lambda列_值：“”。加入（[sub['name']表示列_值中的sub]））
18
19#df['keywords_list']=df['keywords_text']。应用（lambda列_值：“”。连接（[sub['name']表示列_值中的sub]））
应用中的~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py（self、func、convert\u dtype、args、**kwds）
3846其他：
3847 values=self.astype（object.values）
->3848 mapped=lib.map\u推断（值，f，convert=convert\u数据类型）
3849
3850如果len（映射）和isinstance（映射[0]，系列）：
pandas/_libs/lib.pyx在pandas中。_libs.lib.map_infere（）
in（列_值）
15
16#df#u movie_keywords['keywords_list']=df#u movie_keywords.apply（lambda行：string#u all_keywords（行），axis=1）
--->17 df_movie_关键字['keywords_list']=df_movie_关键字['keywords']。应用（lambda列_值：“”。加入（[sub['name']表示列_值中的sub]））
18
19#df['keywords_list']=df['keywords_text']。应用（lambda列_值：“”。连接（[sub['name']表示列_值中的sub]））
英寸（.0）
15
16#df#u movie_keywords['keywords_list']=df#u movie_keywords.apply（lambda行：string#u all_keywords（行），axis=1）
--->17 df_movie_关键字['keywords_list']=df_movie_关键字['keywords']。应用（lambda列_值：“”。加入（[sub['name']表示列_值中的sub]））
18
19#df['keywords_list']=df['keywords_text']。应用（lambda列_值：“”。连接（[sub['name']表示列_值中的sub]））
TypeError:字符串索引必须是整数

• keywords

  列是一个字符串，而不是dict列表
• 把它修好
• 来自Kaggle的文件：

从ast导入文字\u评估
作为pd进口熊猫
df=pd.read\u csv（'keywords.csv'）
打印（类型（df.关键字[0]））
>>> 
df.keywords=df.keywords.apply（文字值）
打印（类型（df.关键字[0]））
>>> 
df['keywords_list']=df['keywords'].apply（lambda列_值）：.join（[sub['name']表示列_值中的sub]））
打印（测向头）
嫉妒玩具男孩友谊朋友竞争博。。。
1.基于儿童b。。。
两个钓鱼的好朋友，一个钓鱼的老人
3.基于新的种族关系，单身。。。
4婴儿中年危机信心老化女儿。。。
名称：关键字列表，数据类型：对象

欢迎来到SO！请将您的代码发布为ASCII，而不是unicode。聪明的引语和诸如此类的东西让人们很难轻松地运行它（从而帮助你找到答案）。谢谢。特伦顿-它与您的解决方案配合使用。感谢您迅速、出色的回答！我希望其他人也能从中获得价值。

df_movie_keywords[‘keywords_list’] = df_movie_keywords[‘keywords’].apply(lambda column_value : ” “.join([sub[‘name’] for sub in column_value]))

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <module>
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
   3846             else:
   3847                 values = self.astype(object).values
-> 3848                 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
   3849 
   3850         if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):
pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <lambda>(column_value)
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
<ipython-input-1473-18a756783d63> in <listcomp>(.0)
     15 
     16 # df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords.apply(lambda row: string_all_keywords(row), axis=1)
---> 17 df_movie_keywords['keywords_list'] = df_movie_keywords['keywords'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
     18 
     19 # df['keywords_list'] = df['keywords_text'].apply(lambda column_value : " ".join([sub['name'] for sub in column_value]))
TypeError: string indices must be integers