Python 如何从字典列表中的特定值在单独的Dataframe列中创建列表？

我有一个名为

'new\u api\u df'

的数据框架，其中有一个名为

new\u api\u df['Categories']

的列，其中包含一个字典列表：

[{'CallId': 22143866, 'BucketId': 1953, 'SectionId': 1256, 'BucketFullName': 'Categories.Filters.No Sale Made', 'Weight': 1.0}
, {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2016, 'SectionId': 1255, 'BucketFullName': 'Categories.Imported.Objections', 'Weight': 3.0}
, {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2017, 'SectionId': 1255, 'BucketFullName': 'Categories.Imported.Touting Benefits', 'Weight': 1.0}
]

我想获取每个“BucketFullName”，并将这些值放入一个单独列中的列表中

new\u api\u df['category\u list']

，如下所示：

['Categories.Filters.No Sale Made'、'Categories.Imported.objectives'、Categories.Imported.Touting Benefits']

我尝试过使用列表理解，例如：

new_-api_-df['category_list']=[item['BucketFullName']用于新_-api_-df['Categories']用于字典中的项目]

但获取错误：

ValueError:值的长度与索引的长度不匹配

我还尝试了应用和列表理解：

new_-api_-df['category_-list']=new_-api_-df['Categories']应用（[item['BucketFullName']用于new_-api_-df['Categories']用于dictionary中的项]）

但我得到了以下错误：

AttributeError:“Categories.Filters.No Sale Made”不是“Series”对象的有效函数

我也尝试过：

new\u api\u df['category\u list']=df['Categories'].apply（lambda x:x['BucketFullName'）

但是得到错误：

TypeError:list索引必须是整数或片，而不是str

新的api df切片：

新的api文件位置[0]：

Contact            {'Id': 22143866, 'Type': 'Call', 'WavPath': '\...
RecordInfo         {'Id': 22143866, 'RowNumber': 1, 'TotalRowCoun...
Measures           {'ID': 22143866, 'TotalHoldCount': 0, 'Agitati...
Others             {'ConfidenceAverage': 69, 'SequenceID': None, ...
Sections           [{'CallId': 22143866, 'SectionId': 1041, 'Sect...
Categories         [{'CallId': 22143866, 'BucketId': 1953, 'Secti...
Scores             [{'CallId': 22143866, 'ScoreId': 399, 'ScoreNa...
ScoreComponents    [{'CallId': 22143866, 'ScoreComponentId': 4497...```

我想你想要

df=pd.DataFrame({'Categories':[{'CallId': 22143866, 'BucketId': 1953, 'SectionId': 1256, 'BucketFullName': 'Categories.Filters.No Sale Made', 'Weight': 1.0}
, {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2016, 'SectionId': 1255, 'BucketFullName': 'Categories.Imported.Objections', 'Weight': 3.0}
, {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2017, 'SectionId': 1255, 'BucketFullName': 'Categories.Imported.Touting Benefits', 'Weight': 1.0}
]})

df['category_list']=df['Categories'].apply(lambda x: x[0]['BucketFullName'])
print(df)

#                                          Categories  \
#0  {'CallId': 22143866, 'BucketId': 1953, 'Sectio...   
#1  {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2016, 'Sectio...   
#2  {'CallId': 22143866, 'BucketId': 2017, 'Sectio...   
#
#                          category_list  
#0       Categories.Filters.No Sale Made  
#1        Categories.Imported.Objections  
#2  Categories.Imported.Touting Benefits  

更新

请注意，这将为每个单元格创建一个列表

df['category_list']=df['Categories'].apply(lambda x: [m_dict['BucketFullName'] for m_dict in x])

然后你可以用

---

为什么不

new\u api\u df['category\u list']=df['Categories'].apply（lambda x:x['BucketFullName']）

？@ansev我试过了，但我得到了一个错误：TypeError:list索引必须是整数或片，而不是strcould你能显示你的数据帧吗？我想你在dataframeansev建议的每个单元格中都有一个列表，但我得到了一个错误：TypeError：列表索引必须是整数或片，而不是strc。你能在你的问题中复制并粘贴一片

打印（df['categories']）

？当然，我可以肯定地做到这一点，这表明在类别的第一行中有一个列表，因此首先您必须访问列表（每个单元格），然后访问列表中包含的字典，如果列表只有一个字典，只需执行

x[0]['BucketFullName']

您应该知道您的数据以及如何在列表/字典中进行迭代

df = df.explode('category_list')
#(df['Categories'].apply(lambda x: [m_dict['BucketFullName'] for m_dict in x])                                                             
#                  .explode()) #check the explode serie