为何使用Pandas将单个字典转为DataFrame时出现重复行？

首先明确：在Pandas 1.4.2中，用所有值都是标量（单个int/str等）的字典创建DataFrame，正常情况下应该生成仅1行的数据。你遇到两行重复的情况，大概率是以下几种原因：

可能的原因 #

• 字典值被隐式转为长度为2的序列：
  如果你的字典中某个键的值实际上是长度为2的列表/数组（比如误写为'id': [1,1]而非'id':1），Pandas会自动将所有标量值广播到相同长度，最终生成2行数据。哪怕你代码里写的是标量，也可能在执行过程中被无意修改（比如之前的代码对字典做了追加操作）。

• 误将字典重复传入：
  如果你不小心把字典放进了包含两个相同元素的列表中（比如pd.DataFrame([d, d])），会直接生成两行完全重复的数据。

• 交互环境的输出重复：
  若你在Jupyter Notebook或IPython这类交互环境中重复执行了创建+打印的代码块，可能会看到两次相同的单行输出，看起来像是两行重复数据，但实际DataFrame本身只有1行。

验证与解决方法 #

要确认数据本身的行数，可以执行print(df.shape)：

import pandas as pd
d = {'id': 1, 'name': 'Pizza', 'calories': 234}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.shape)  # 正常输出应为(1, 3)

如果要确保生成单行DataFrame，推荐显式指定索引：

df = pd.DataFrame(d, index=[0])  # 明确指定仅1行

或者使用from_dict并转置：

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').T

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Itamar B