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有没有简单的方法来计算pandas列中的字典值?

是的,可以使用apply方法和lambda函数来计算pandas列中的字典值。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个包含字典的DataFrame
data = {'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
        'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
        'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个计算字典值的函数
def calculate_dict_value(dictionary):
    return sum(dictionary.values())

# 使用apply方法和lambda函数计算每列的字典值
df['sum'] = df.apply(lambda row: calculate_dict_value(row), axis=1)

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A  B  C  sum
a  1  4  7   12
b  2  5  8   15
c  3  6  9   18

在这个例子中,我们创建了一个包含字典的DataFrame,并定义了一个计算字典值的函数calculate_dict_value。然后,我们使用apply方法和lambda函数将该函数应用于每一行,计算每列的字典值,并将结果存储在新的一列'sum'中。

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