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python - 在条件之后迭代地为 df.column 赋值

问题描述

我有一个数据框，其中包含一个包含列表的列。该列表可以是空白的，也可以在其第一个条目处包含字典。

   index                                   labels
    0                                                     []
    1      [{'id': 1178423440, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMT...
    2      [{'id': 1178425127, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMT...
    3      [{'id': 1213670757, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMj...
    4      [{'id': 1178430857, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMT...

我想用 key = 'id' 代替列表分配值（对于每个条目）。这是我所做的。

for i in issues['labels']:
    if not i: continue
    i=i[0]['id']

我意识到这是分配值，因为 df 保持不变（即使它运行）。我究竟做错了什么？

预期输出：

   index          labels
    0                                                    
    1          1178423440
    2          1178425127
    3          1213670757
    4          1178430857

编辑：

比如说，如果每行内的列表中的索引 0 包含 2 个或更多字典，就像这样

 [{'id': 1497192821, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxNDk3MTkyODIx', 'url': 'https://api.github.com/repos/chef/chef/labels/Focus:%20knife%20bootstrap', 'name': 'Focus: knife bootstrap', 'color': '92ef98', 'default': False, 'description': ''}, {'id': 1178425127, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMTc4NDI1MTI3', 'url': 'https://api.github.com/repos/chef/chef/labels/Platform:%20Windows', 'name': 'Platform: Windows', 'color': 'a2c429', 'default': False, 'description': ''}, 
{'id': 1178435805, 'node_id': 'MDU6TGFiZWwxMTc4NDM1ODA1', 'url': 'https://api.github.com/repos/chef/chef/labels/Status:%20Waiting%20on%20Contributor', 'name': 'Status: Waiting on Contributor', 'color': '0052cc', 'default': False, 'description': 'A pull request that has unresolved requested actions from the author.'},
{'id': 525658991, 'node_id': 'MDU6TGFiZWw1MjU2NTg5OTE=', 'url': 'https://api.github.com/repos/chef/chef/labels/Type:%20Bug', 'name': 'Type: Bug', 'color': 'bfe5bf', 'default': False, 'description': "Doesn't work as expected."}]

如何解析 key='id' 的所有值并将其附加到labels同一位置的列中？

预期操作：

index     labels
0          []                                  #has no entries
1          [1178423440,1178435805,525658991]    # has 3 dictionaries with 3 different id values (values with key='id)
2          [1178425127,132131,13213]           # slly, has 2 id values
3          [1389810]                           # has one id value

标签： pythonpandas

解决方案

如果不匹配，则使用str此处的方法进行正确工作，则返回NaN：

issues['labels'] = issues['labels'].str[0].str.get('id')

如果需要具有缺失值的整数，请使用整数 nan：

issues['labels'] = issues['labels'].str[0].str.get('id').astype('Int64')

编辑：如果每个字典都有id使用：

issues['labels'] = issues['labels'].apply(lambda x: [y['id'] for y in x])

如果可能的话，一些 dict 没有id添加测试：

issues['labels'] = issues['labels'].apply(lambda x: [y['id'] for y in x if 'id' in y])

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