如果我在資料框中有一列帶有字典：
col1
{10:24, 7:3}
{5:24, 1:2, 7:8}
{1:1}
如何為每一行執行從每個字典中提取鍵的操作？所以我需要得到：
col1
10, 7
5, 1, 7
1
怎么做？df["col1"] = df["col1"].keys()不起作用，我不知道為什么
uj5u.com熱心網友回復：
DataFrame必須.keys()獲得自己的索引，而不是從單元格中的字典中獲取鍵。
但是您可以使用.apply()單獨在列中的每個元素上運行函式。
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda item: item.keys())
最小作業示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':[
{10:24, 7:3},
{5:24, 1:2, 7:8},
{1:1},
]})
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda item: item.keys())
print(df)
結果（現在它有帶數字的元組）：
col1
0 (10, 7)
1 (5, 1, 7)
2 (1)
順便提一句：
DataFrame具有處理字串的特殊方法，.str這些方法也可以與list/ 一起使用tuples，其中一些甚至可以與dictionary
它無法獲取，df['col1'].str.keys()因為string沒有，keys但是如果您使用，df['col1'].str[10]則您可以從所有具有鍵的 dictionares 元素中獲取10
0 24.0
1 NaN
2 NaN
uj5u.com熱心網友回復：
df["col1"]不是字典 - 它是一個元組。這就解釋了為什么你會得到一個AttributeError. 您需要遍歷資料框列中的每一行并呼叫keys()它。
df['col1'] = [row.keys() for row in df["col1"]]
uj5u.com熱心網友回復：
DataFrame.apply根據檔案：
沿 DataFrame 的軸應用函式。
幸運的是，默認軸是列，而不是行。您要查找單列，因此請讓您的應用函式檢查當前列。
df.apply(lambda c: c.keys() if c.name == "col1" else c)
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