Python Pandas：从Pandas数据框中选择时，字典列表的行为类似于字符串列表

假设我从一个csv文件中读取数据，结果创建了一个熊猫数据框，例如，第一行如下所示：

id      keywords
0       [{'key1': 'string'}, {'key2': 'string2'}, {'key3': 'string3'}]

所以，当我第一次看到这些数据时，我认为这是一个字典列表。当我检查类型时，它实际上是一个字符串列表。因此，我无法执行类似于

list['key1']

的操作来选择

key1

的值

我还应该提到，我正在使用下面的代码读取文件并获取数据帧的第一行：

df = pd.read_csv(filepath, sep='|')
keywords = df["keywords"].tolist()

关键字

的输出如下：

id      keywords
0       [{'key1': 'string'}, {'key2': 'string2'}, {'key3': 'string3'}]

[{'key1'：'string'}，{'key2'：'string2'}，{'key3'：'string3'}]

这和第一排完全一样

我的问题是，如何提取

key1

的值？我不能使用

关键字['key1']

，因为它给了我

类型错误：字符串索引必须是整数。例如，我尝试了
关键字[0]
，但没有成功。那么，这里有什么问题

编辑：我想出了一个解决方案，但作为一个大傻瓜，我无意中删除了自己的代码。。。我所做的是先删除括号，然后使用
split（'，'）
并获取第一个元素，例如，如果我试图选择
string1
。在那之后，我将
{'key1'：'string'}
作为第一个元素，然后删除花括号并使用
split（'：'）
。这一次，我选择了最后一个元素，即
'string'
，并删除了
'
字符

一旦我有空，我会把代码贴在这里。这可能对其他人有帮助。
最快且非通用的方法是键入
关键字[0][“key1”]

我将使用一个简单的函数，它将请求的键作为参数并返回相关值

迭代列表中的每个元素，对于作为dict的每个元素，迭代项目（您只有一个，但此解决方案支持更多），并在接近它时返回键的值

一个简单的实现：

keywords = [{'key1': 'string'}, {'key2': 'string2'}, {'key3': 'string3'}]

def find_by_key(key):
  for elem in keywords:
    for k,v in elem.items():
      if k == key:
        return elem[k]

print (find_by_key("key1"))

>>> 'string'

我不确定这是否正是您所期望的，但您可以这样做：

eval(df['keywords'][0])[0]['key1']

通过这种方式，您可以从第一行提取它，如果您想将其应用于所有行，只需执行以下操作：

df.apply(lambda x: eval(x['keywords'])[0]['key1'], axis=1)

也可以将其指定给新列

df['key1'] = df.apply(lambda x: eval(x['keywords'])[0]['key1'], axis=1)

感谢您花时间回答！遗憾的是，这不起作用。正如我在问题中所说，
关键字
看起来像一个字典列表，但它基本上是一个字符串列表。因此，我不能使用
键
或类似的东西。感谢您抽出时间回答！这不起作用，因为它不是字典列表。它基本上是一个字符串列表，我不能使用键值。还有一个简单的问题：为什么要使用
eval
？我见过很多人用
eval
警告其他人，因为这有点危险，尽管我不知道原因。eval要将字符串转换为字典，它在您的示例中对我有效，您能告诉我您遇到了什么错误或什么不起作用吗？