Python 将字典元素追加到空的Dataframe列中

我在熊猫数据框中有数据，如下所示：

queryName   Market  tags    categoryDetails
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892695401'}, {'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '21892718'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '229565351'}]
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892659'}, {'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892667'}, {'name': 'irrelevant_data', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2662610', 'id': '268415777'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '2565351'}]
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892695401'}, {'name': 'irrelevant_data', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2662610', 'id': '268415777'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '229565351'}, {'name': 'Consideration', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2203873', 'id': '2203874'}]
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892695401'}, {'name': 'irrelevant_data', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2662610', 'id': '268415777'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '229565351'}]
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '21892718'}, {'name': 'irrelevant_data', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2662610', 'id': '268415777'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '229565351'}]
dummy_query (dummy_market)  dummy_market    dummy_tag   [{'name': 'relevant_data', 'parentName': 'relevant_scrape', 'parentId': '289245228', 'id': '2892659'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'Location', 'parentId': '21221517840', 'id': '229565351'}, {'name': 'dummy_data', 'parentName': 'irrelevant_scrape', 'parentId': '2203873', 'id': '2203880'}]

我需要我的dataframe有一个额外的第五列，它将包含所有的名称键以及每行中名为“relevant_data”的元素。这些数据点是根据父项名称选择的。如果parentName='related_scrape'，请选择“name”

我该怎么做呢？这是到目前为止我的代码

import pandas as pd
import json
from pandas import DataFrame, read_csv

df = pd.read_csv('dataset.csv', sep = '\t')
for row in df.categoryDetails:
    if isinstance(row, str):
        list_dicts = json.loads(row.replace("'", "\""))
        for each_dict in list_dicts:
            if each_dict["parentName"] == "relevant_scrape":
                df['fifth_column'] = each_dict["name"]

df.to_csv('output.txt', sep = '\t')

（注意：我的原始数据有点凌乱，在我用双引号替换它的引号之前，无法呈现为JSON。因此调用JSON.loads。）

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这为我生成了一个带有第五列的dataframe，但它在每行中插入了完全相同的“name”元素。非常感谢您提供的所有帮助。

您正在使用

df['fifth_column']=each_dict[“name”]

，它在每次迭代中将

'fifth_column'

列中的所有值设置为相同的值，因为panda的操作在默认情况下是按列进行的

也许您应该尝试以下代码段：

def extract_details(row):
    # your parsing logic.
    if isinstance(row, str):
        list_dicts = json.loads(row.replace("'", "\""))
        all_relevant_data = []
        for each_dict in list_dicts:
            if each_dict["parentName"] == "relevant_scrape":
                all_relevant_data.append(each_dict["name"])
        return ','.join(all_relevant_data)

然后你可以做：

df['fifth_column'] = df.categoryDetails.apply(extract_details)

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当我将列替换为行时，我得到了：“TypeError:'str'对象不支持项分配”。这已执行，但该列（第五列）中的所有数据都是从第一段“相关_数据”复制的。有什么想法吗？这就是您发布的代码所做的。所有第一个dict在数据中都有name=related_数据。没问题：）。如果需要所有“相关数据”字段，您可能需要保留一个列表（并将每个dict中的相关数据附加到该列表中），然后在内部函数中返回该列表。我将编辑答案，看一看