将包含字典的dataframe单元格转换为包含新列的dataframe

将包含字典的DataFrame单元格转换为包含新列的DataFrame的方法是使用DataFrame的apply函数。首先，我们可以使用pandas的DataFrame函数创建一个示例DataFrame。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}],
                   'col2': [{'key3': 'value5', 'key4': 'value6'}, {'key3': 'value7', 'key4': 'value8'}]})
print(df)

输出结果：

                   col1                  col2
0  {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  {'key3': 'value5', 'key4': 'value6'}
1  {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}  {'key3': 'value7', 'key4': 'value8'}

接下来，我们可以使用DataFrame的apply函数将每个单元格中的字典转换为新的列。首先，我们可以定义一个转换函数，该函数接受一个字典作为输入并返回我们感兴趣的值（例如，根据键获取值）。

# 定义转换函数
def transform_dict(cell):
    return cell['key1']

# 使用apply函数将每个单元格中的字典转换为新的列
df['new_col'] = df['col1'].apply(transform_dict)
print(df)

输出结果：

                   col1                  col2  new_col
0  {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  {'key3': 'value5', 'key4': 'value6'}  value1
1  {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}  {'key3': 'value7', 'key4': 'value8'}  value3

这样，我们就成功地将包含字典的DataFrame单元格转换为包含新列的DataFrame。根据具体的需求，可以调整转换函数以获取不同的值或根据不同的键来创建新列。

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