Python：修改dataframe中的json类型列

我正在使用python3和pandas版本0.25。 我在postgresql表中有一个JSON数据类型。我正在使用pandas.io.sql从表中获取数据

import pandas.io.sql as psql
df = psql.read_sql(sql,con,params=params)

所以我从上面的DB调用中获取数据帧

当我检查df的输出（使用IDE）时，我会看到以下数据帧：

现在，当我尝试查看列的数据类型时，我会看到两列的“object”。

我想更新json的列和附加值，使其成为：

我不能这样做

我试着做了以下几点：

df.loc[:, 'col2_data'] = df.apply(lambda row: row['col2_data'].append({'multiplier':'2'}), axis=1)

但在上述声明之后，它没有给出col2_数据。i、 它不起作用

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有人能帮忙吗

由于每个值都是一个列表，我们可以使用字典的

.update

方法添加新值。这可能适用于您的情况：

方法1

df.loc['col2_data'] = df.apply(lambda row: [x.update({'multiplier':'2'}) for x in row['col2_data']], axis=1)

方法2

df.loc['col2_data'] = df.apply(lambda row: [{**x, **{'multiplier':'2'}} for x in row['col2_data']], axis=1)

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真奇怪。所以，当我完全按照上面的方法尝试时，它不起作用。在某种意义上，它将col2_数据的值更新为[None]（第1行）和[None，None]（第2行）。然而，当我在下面尝试（只是尝试创建新列：df.loc['col2_data_new']=df.apply（lambda row:[x.update（{'multiplier'：'2'}）for x in row['col2_data']]，axis=1）时，新列col2_data_new与上面的完全相同，即[None]（第1行）和[None，None]（第2行）。但是，旧列col2_数据现在以某种方式添加了新属性！！再次，我不确定，这是因为.update或.append方法对dtype对象

不起作用。update

方法返回none并就地更新字典。谢谢@YOLO。方法2对我有效。您能在这里解释用法吗，即双星的用法或点很高兴知道，在这里你可以阅读：非常感谢。我有一些相关的问题，我已经问了单独的问题。如果你能帮助，那将是伟大的，谢谢。