如何处理列中的unicode值dict答案

【问题标题】：How to deal with unicode values dict in a column如何处理列中的unicode值dict
【发布时间】：2019-04-04 10:04:37
【问题描述】：

我在 df 中有一个列（“折扣”），其中每个值都采用其格式：

{u'customer': u'xdawd', u'end': None, u'coupon': {u'object': u'coupon', u'name': u'Black Friday', u'percent_off': None, u'created': 213213, u'times_redeemed': 10, u'amount_off': 2500, u'currency': u'gbp', u'object': u'discount', u'start': 1543327380, u'subscription': u'uiodsjciosdj'}

我想在一个新列中返回 percent_off 值或 amount_off 值（两者中只出现一个），所以我必须获取其值不是 None 的那个。

只是一个在 excel 中的示例： https://i.imgur.com/Dt2fj8i.png

【问题讨论】：

你试过把它解析成字符串吗？ python str(value)
考虑切换到 Python3：它有原生的 Unicode 处理，所以它使很多事情变得简单（而不是破解本地编码）。 [顺便说一句，Python2 很快将不再受支持，并且许多软件包不再支持它]：个人意见：传递给 Python3 所需的时间更少，然后在 Python2 上学习正确（“hacking”）Unicode。

标签： python pandas unicode apply

【解决方案1】：

使用lambda function 和Series.apply：

df['discount'].apply(lambda x: x['coupon'].get('percent_off') or x['coupon'].get('amount_off'))

[出]

0    2500
Name: discount, dtype: int64

或者，如果您希望按照@lenz 的建议更明确：

def extract_discount(x):
    return x['coupon'].get('percent_off') or x['coupon'].get('amount_off') 

df['discount'].apply(extract_discount)

【讨论】：

写f = lambda x: ...而不是def f(x): ...有什么好处？
真的没什么好处，lambda 只是更简洁一点。 def 仅在要重用函数时才需要
嗯，它正在被重用，这就是为什么需要将它分配给一个变量f，以便您以后可以引用它。通常，linter 会标记这种用法，因为您正在为用于未命名函数的构造分配名称。就个人而言，我发现 lambdas 比常规定义的函数更难阅读。