如何遍历另一列中的嵌套字段以基于另一个值创建新列？答案

【问题标题】：How to iterate over a nested field in another column to create a new column based off another value?如何遍历另一列中的嵌套字段以基于另一个值创建新列？
【发布时间】：2019-06-11 17:47:35
【问题描述】：

我在 df 中有一个列，它嵌套在一个列表中的 json 中，如下所示：

col1     nested-filed
1        [{nested_data}]

嵌套字段中的数据如下所示：

[{'field': 1, 'timestamp': 1511404149332, 'changed-timestamp': 0, 'identities': [{'type': 'leadid', 'value': '123-456', 'timestamp': 1488815181110}, {'type': 'ID', 'value': '0987654321', 'timestamp': 1489691285116}, {'type': 'EMAIL', 'value': '1@1', 'timestamp': 1488815179334, 'is': True}]}]

我想按行拉出email 和ID，所以新的df 看起来像这样：

col1     nested-filed          email           ID
1        [{nested_data}]       1@1.com         0987654321

我该怎么做？我在数据框中有数百万行需要提取这些字段。

【问题讨论】：

标签： json python-3.x pandas dataframe nested

【解决方案1】：

你可以试试这个 -

import ast
df.nested_filed = df.nested_filed.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))

# Store in a new column named email
df['email'] = df.nested_filed.apply(lambda x: x[2]['value'])

# Store in a new column named ID
df['ID'] = df.nested_filed.apply(lambda x: x[1]['value'])

【讨论】：

当我运行df.nested_filed 行时，我收到错误SyntaxError: can't assign to operator。当我更改df['nested_filed'] 时，我收到错误ValueError: malformed node or string:
提供可复现的代码，让我可以从头检查
df['nested-field'] = df['nested-field'].apply(lambda x: ast.literal_eval(x)) 这是导致ValueError: malformed node or string: 的行
@RustyShackleford - json 似乎无效
@jezrael 这就是 API 向我提供数据的方式，无论如何我可以将其转换为有效的 json 吗？