将字符串形式的字典列安全解析并展开为结构化DataFrame

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《将字符串形式的字典列安全解析并展开为结构化 DataFrame》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

本文介绍如何将 Pandas 中存储为字符串的单键字典（如 `"{827056812014862: [0.05, 0.0608, 0.476464, 0.53535]}"`）安全解析、解包，并展开为包含 ID 与多个数值列（t1–t4）的规整表格。

在实际数据处理中，常遇到将嵌套结构以字符串形式存于单列的情况（例如日志导出、API 响应或低规范 CSV）。直接使用 eval() 存在严重安全风险，因此推荐使用 ast.literal_eval —— 它仅支持基础 Python 字面量（dict, list, float, int, str 等），可安全解析可信但非标准格式的字符串字典。

以下为完整、健壮的实现方案：

import pandas as pd
from ast import literal_eval

# 示例原始数据
df = pd.DataFrame({
    "column_A": [
        "{827056812014862 : [0.05, 0.0608, 0.476464, 0.53535]}",
        "{263746262748835 : [0.08, 0.0333, 0.8263, 0.9463]}",
        "{63673738736362 : [0.05, 0.0926, 0.8694, 0.9903]}",
        "{73737681201484 : [0.08, 0.0425, 0.1948, 0.3958]}"
    ]
})

# 安全解析 + 展开逻辑
records = []
for s in df["column_A"]:
    try:
        d = literal_eval(s)  # 安全转为 dict
        if not isinstance(d, dict) or len(d) != 1:
            raise ValueError("Expected single-key dict")
        key, values = next(iter(d.items()))
        if not isinstance(values, (list, tuple)) or len(values) != 4:
            raise ValueError("Expected list/tuple of 4 numeric values")
        records.append({
            "id": key,
            "t1": float(values[0]),
            "t2": float(values[1]),
            "t3": float(values[2]),
            "t4": float(values[3])
        })
    except (ValueError, SyntaxError, TypeError) as e:
        print(f"Warning: Skipping invalid row '{s}' — {e}")
        continue

result = pd.DataFrame(records)
print(result)

✅ 输出结果：

                id    t1      t2        t3       t4
0  827056812014862  0.05  0.0608  0.476464  0.53535
1  263746262748835  0.08  0.0333  0.826300  0.94630
2   63673738736362  0.05  0.0926  0.869400  0.99030
3   73737681201484  0.08  0.0425  0.194800  0.39580

? 关键要点说明：

• ✅ 安全性优先：ast.literal_eval 替代 eval，杜绝任意代码执行风险；
• ✅ 健壮性增强：添加 try/except 捕获解析异常（如格式错误、缺失值、长度不符），避免整个流程中断；
• ✅ 类型明确：显式转换 float()，确保数值列具备计算能力（而非 object 类型）；
• ✅ 可扩展设计：若后续列表长度变化（如变为 5 元素），只需调整 len(values) == 4 判断及字段映射逻辑；
• ⚠️ 注意：该方法假设每行字符串严格对应一个键值对（key → 4 元素列表）。若存在多键字典或嵌套结构，需另行设计扁平化策略。

此方案兼顾简洁性、安全性与生产可用性，适用于 ETL 清洗、特征工程前的数据标准化阶段。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~