在使用Pandas进行数据分析时，可能需要将字典存储到数据帧的单元格中。这通常涉及将字典转换为字符串，可以使用json.dumps()。之后，要将单元格中的字符串转回字典，可以使用json.loads()，但如果字符串包含特殊字符如NaN，true，false，null，则需预处理。另一种方法是使用eval()，但这可能不适用于所有情况，特别是当字符串中混合使用单双引号时。
1、利用pandas进行数据分析时，有时需要将字典存入pandas数据帧单元格内。例如：
a = {'a':1,'b',:2}
data['TEST'] = a
# 运行时一般报错
Length of values (3) does not match length of index (1)
# 需要将字典进行转换成文本，有两种方式
# 一种利用str强行进行转换，一种则是利用json.dumps()(建议使用该，方法)
a_str = json.dumps(a)
data['TEST'] = a_str
2、将字典存入单元格，后续使用时转回json字典格式，可以使用两种方式。
（1）、利用 json.dump()，该种方式只能针对只有双引号的情况，如果json字符串中同时存在单双引号时，则需要使用方法（2）
（2）、利用eval()进行转换，例如：
eval(py_str)['wordsInfo']
但需要注意json自负串中存在:NaN、true、false、null等等非json中存在的字符出现，当出现该类字符时需要将相应字符进行替换。例如：
jsonstr.replace("true","True").replace("false","False").replace("null","None")
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