如何从普通列表与嵌套列表自动创建Pandas DataFrame？

可以用两种简洁的方法实现，无需手动拼接：

方法一：zip遍历+列表推导式构造数据 #

通过遍历对应位置的用户名和子列表，生成(user, value)元组列表，再传入Pandas构造DataFrame：

import pandas as pd

user_lst = ['user1', 'user2', 'user3']
big_lst = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i']]

# 构造数据列表
data = [(user, val) for user, sub_lst in zip(user_lst, big_lst) for val in sub_lst]
# 生成目标DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['user', 'value'])

方法二：Pandas原生explode方法（更简洁） #

先构造包含用户名和对应子列表的临时DataFrame，再用explode展开子列表：

import pandas as pd

user_lst = ['user1', 'user2', 'user3']
big_lst = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i']]

# 构造临时DataFrame
temp_df = pd.DataFrame({'user': user_lst, 'value': big_lst})
# 展开子列表得到目标结构
df = temp_df.explode('value').reset_index(drop=True)

两种方法最终生成的DataFrame结构一致：

user value
0  user1     a
1  user1     b
2  user1     c
3  user2     d
4  user2     e
5  user2     f
6  user3     g
7  user3     h
8  user3     i

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A_K