Python 如何从pandas中的多个列中删除不同的字符串

我有一个pd数据框，看起来像这样：

    keyword     |    ranks    |search_type | search_volume
0   keyword1    |[{'rank': 1}]| 1          | {'search_volume': 10}
1   keyword1    |[{'rank': 1}]| 2          |{'search_volume': 10}
2   keyword2    |[{'rank': 1}]| 1          |{'search_volume': 390}
3   keyword2    |[{'rank': 1}]| 2          |{'search_volume': 390}
4   keyword3    |[{'rank': 1}]| 1          |{'search_volume': 170}
...

列

ranks

和

search\u volume

应该是只包含数字的整数，我正在试图找到一种方法来删除

[{'rank'：

，

{'search\u volume'：

和右括号，因此该表如下所示：

    keyword     | ranks |search_type | search_volume
0   keyword1    |   1   |   1        |10
1   keyword1    |   1   |   2        |10
2   keyword2    |   1   |   1        |390
3   keyword2    |   1   |   2        |390
4   keyword3    |   1   |   1        |170
...

我试过这样做：

df['ranks'].replace（“[{'rank\'：”，''，inplace=True）

但是它没有做任何事情。而且这不是解决这个问题的最快方法

我已经看过这个线程，这个解决方案一次只针对一列（最好一次去掉所有不带标记的字符串），它返回以下错误：

AttributeError:'list'对象没有属性“lstrip”

我正在使用python 3。

这是一种使用方法：

这假设您的

排名

系列包含列表，您的

搜索卷

系列包含字典。

使用应用：

df['ranks'] = df['ranks'].apply(lambda x: x[0]['rank'])
df['search_volume'] = df['search_volume'].apply(lambda x: x[0]['search_volume'])

奖金

这一条适用于您的情况，使其成为一条直线：

df[['ranks', 'search_volume']] = df[['ranks', 'search_volume']].applymap(lambda x: x[0].values()[0])

尝试：

df['ranks']。应用（lambda x:x[0][“rank”]）

df[['ranks', 'search_volume']] = df[['ranks', 'search_volume']].applymap(lambda x: x[0].values()[0])