如何将 json.loads 应用于 pandas df 中的每一行

Question

我有 pandas df 和 column metadata。此列包含嵌套字典。我想去掉每行中值周围的单引号。json.loads(data)仅使用我传递的一个值就可以正常工作。

下面的例子：

data = '{"dek": "<p>Don\'t forget to buy a card</p>", "links": {"edit": {"dev": "...}}}'
data_json = json.loads(data)
data

输出： {"dek": "<p>Don\'t forget to buy a card</p>", "links": {"edit": {"dev": "...}}}

然而，当我尝试将其实现到metadata列中的每一行时，它给了我一个错误。这是代码：

for index, row in sample_df.iterrows():
    sample_df['metadata'] = json.loads(sample_df["metadata"])

TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not Series

数据集示例：

id    metadata                                         title 
123  {"dek": "<p>Student loan debt is crippling a g... channel
124  {"dek": "<p>Student loan debt is crippling a...   fashion

Answer 1

尝试使用以下代码：

sample_df['metadata'] = sample_df['metadata'].apply(json.loads)

Panda 的 apply 函数，将该函数传递给该系列的每个值。它非常有用，因为您可以跳过每一行的迭代。如果您想了解有关此功能以及可以更改的参数的更多信息，请参阅此处的官方文档。