Find in nested to dataframe in Pandas

在Pandas中查找嵌套的数据框可以通过使用apply()函数和lambda表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用apply()函数和lambda表达式来查找嵌套的数据框。apply()函数可以将一个函数应用于数据框的每一行或每一列。通过使用lambda表达式，我们可以编写一个匿名函数来查找嵌套的数据框。

以下是一个示例代码，演示如何在Pandas中查找嵌套的数据框：

import pandas as pd

# 创建一个包含嵌套数据框的示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [{'C': 4, 'D': 5}, {'C': 6, 'D': 7}, {'C': 8, 'D': 9}]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来查找嵌套的数据框
def find_nested_df(row):
    if isinstance(row['B'], dict):
        return row['B']['C']
    else:
        return None

# 使用apply()函数和lambda表达式查找嵌套的数据框
df['NestedValue'] = df.apply(lambda row: find_nested_df(row), axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A             B  NestedValue
0  1  {'C': 4, 'D': 5}            4
1  2  {'C': 6, 'D': 7}            6
2  3  {'C': 8, 'D': 9}            8

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含嵌套数据框的示例数据框。然后，我们定义了一个名为find_nested_df()的函数，该函数用于查找嵌套的数据框。在函数中，我们首先检查B列的值是否为字典类型，如果是，则返回字典中的C值；否则，返回None。接下来，我们使用apply()函数和lambda表达式将find_nested_df()函数应用于数据框的每一行，并将结果存储在新的NestedValue列中。

这是一个简单的示例，演示了如何在Pandas中查找嵌套的数据框。根据实际需求，您可以根据数据的结构和要查找的内容进行相应的修改和扩展。

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