如何将列表设为DataFrame表头，嵌套列表对应追加为列数据

现有两个列表：

List1 = ['a', 'b', 'c', 'd']
List2 = [['21'], ['23','56','78','67'], ['12','13','14'], ['21','56','78','68']]

需要将List1作为DataFrame的表头，把List2中各子列表对应追加到List1的列中，生成如下格式的DataFrame：

a    b   c   d
0   21  23  12  21
1       56  13  56
2       78  14  78
3       67      68

实现方法 #

核心思路是先把每个子列表补全到相同长度（以最长子列表的长度为准），缺失位置用空值填充，再转换为DataFrame。

代码实现 #

import pandas as pd

List1 = ['a', 'b', 'c', 'd']
List2 = [['21'], ['23','56','78','67'], ['12','13','14'], ['21','56','78','68']]

# 找到最长子列表的长度
max_len = max(len(lst) for lst in List2)
# 把每个子列表补全到max_len长度，缺失位置填充空字符串
padded_lists = [lst + ['']*(max_len - len(lst)) for lst in List2]
# 转换为DataFrame后转置，再设置列名
df = pd.DataFrame(padded_lists).T
df.columns = List1

print(df)

说明 #

1. 先计算List2中最长子列表的长度（这里是4）；
2. 遍历List2的每个子列表，用空字符串填充至最长长度，确保所有子列表长度一致；
3. 先将补全后的列表转为DataFrame，此时每一行对应原列表的子列表元素，通过转置（.T）让每个子列表对应一列；
4. 最后设置DataFrame的列名为List1，即可得到目标格式的结果。

如果希望缺失位置显示为NaN而非空字符串，只需把填充的''替换成pd.NA。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Test Zac