如何定义 function 以从嵌套字典中提取 python 中每一行的值

Question

我在 dataframe 'df' 中有一个名为 'urls' 的列，每一行都包含嵌套字典和 URL 以及它是否是恶意的。 我只想为每一行提取嵌套字典的值。

0    {'url example 1': {'malicious': False}}
1    {'url example 2': {'malicious': False}}  

通过定义 function，我想使用“应用”function 来获得每一行的结果。

这是我定义的示例 function。

def urlconcern(url):
    try:
        r = s.lookup_urls([url]) 
        return r.values()
    except:
        pass

使用“应用”运行此 function

df['urls'].apply(urlconcern)

这只给出了下面带有圆括号的结果（奇怪）

0    ({'malicious': False})
1    ({'malicious': False})

期望的答案是

False
False

有什么办法可以做到吗？

Answer 1

给定 pandas 系列s我假设它是 pandas 系列）

s = pd.Series([{'url example 1': {'malicious': False}},
               {'url example 2': {'malicious': False}}])

您可以在next中使用生成器表达式来查找嵌套字典的值。

out = s.apply(lambda url: next((v for d in url.values() for k,v in d.items()), None))

Output：

0    False
1    False
dtype: bool

但是，我不相信这是您正在寻找的东西，因为您在这里丢失了 url 信息。

Answer 2

这是 pandas dataframe 吗？ 你实例化了吗？ 您可能想看看这本字典是如何构造的，因为它应该更像

>>> df = {'url':['url example 1', 'url example 2', 'url example 3'], 'malicious': [False, False, True]}
>>> df = pd.DataFrame(df)
>>> df
             url  malicious
0  url example 1      False
1  url example 2      False
2  url example 3       True

然后做

>>> df[df['malicious'] == False]
             url  malicious
0  url example 1      False
1  url example 2      False

我知道这并不能准确回答您的问题，但它是使用 DataFrames 的标准方式，应该有助于您以后的工作流程。