要素が辞書型になっているDataFrameから、辞書の値だけのDataFrameへの置換方法

Question

前提

あるWEB上のシステムからAPIでJSON形式のデータを取得した上で、
DataFrame形式に変換をしたところ、全ての要素が辞書型になっていました。

辞書のキーは全て「val」で統一されており、DataFrameの要素は全て、{'val':'xxxx'}という形式なっています。

実現したいこと

この要素が辞書型になっているDataFrameを、辞書の値だけのDataFrameに置換したいと考えています。
後述のとおり、for文で辞書の値を取り出すことで、一応期待しているデータにはなるのですが、
実際にはカラムも多いことから、あまりスマートな方法とは思えないため、
もっと単純な方法がないか、ご教示いただけないでしょうか。

該当のソースコード

# 以下3行はこのようにしてAPIデータを取得しているという例示で、質問には直接は関係ありません。
# (URLやparamsには実際には値が入っています)
res = requests.get(URL,params)
items = res.json()['list']['item']
df = pd.DataFrame(items)

# 上記により取得されるDataFrameは以下のようなデータで取得されます。
df = pd.DataFrame(
    data={
        'コード': [{'val':'A01'}, {'val':'A02'}, {'val':'B01'}, {'val':'B02'}],
        '商品名': [{'val':'サーモン'}, {'val':'いくら'}, {'val':'鶏肉'}, {'val':'豚肉'}],
        '金額': [{'val':'500'}, {'val':'600'}, {'val':'400'}, {'val':'300'}]
        }
    )

# 値だけを取り出すDataFrameに置換するために、以下のようにfor文を回しています。
for index, row in df.iterrows():
    df.at[index, 'コード'] = row['コード']['val']
    df.at[index, '商品名'] = row['商品名']['val']
    df.at[index, '金額'] = row['金額']['val']

試したこと

上記のとおりfor文で取得は可能でしたが、例えば、以下の方法も考えてみましたが、
KeyErrorとなりました。

df['コード'] = df['コード']['val']
df['商品名'] = df['商品名']['val']
df['金額'] = df['金額']['val']

Answer 1

df=df.applymap(lambda x:x['val'])

これでいいんじゃないでしょうか。

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.applymap.html

Comments

[frederick_1974]

ありがとうございます。
applymapやラムダ式がよく分かっていなかったのですが、スッキリしました。