如何在数据框列中获取值

Question

我有数据框列，一行包含数据：

bloodtype
[{'id': 35, 
  'type': 'typeO'}]

该列在其他行中包含不同的血型，A、B、AB 和 O。

我跑了：

type(df.blood_type)

它返回了'pandas.core.series.Series'

df['blood_type'].str.split(":")[0][2]

它返回" 'typeO'}]"

我怎样才能得到typeO, typeA, typeAB 这样我就可以将它们转换为不同的类。谢谢

Answer 1

from ast import literal_eval
df['type'] = df['blood_type'].apply(lambda x: literal_eval(x[0]).type)

替代解决方案：

#a more robust solution to incase the series has unexpected values
def extract_type(x):
     try:
         if type(literal_eval(x)) == 'dict':
             return literal_eval(x)
         else:
             return None
     except ValueError:
         return None

df['type'] = df['blood_type'].apply(extract_type)

编辑：在提取类型之前使用 ast.literal_eval 将 dict 的字符串表示形式转换为字典