如何将二维列表转换为Python Pandas中的四列独立数据？

1. 先核对你的二维列表结构 #

首先要确保你的列表是每行对应一个包含4个元素的子列表，比如正确的结构应该是：

data = [
    [101, 202, 303, 404],
    [505, 606, 707, 808],
    ...
]

如果你的原始列表是嵌套更深的结构（比如每行是两个含2个元素的子列表），得先做扁平化处理：

# 比如把[[a,b],[c,d]]这种行结构转成[a,b,c,d]
flattened_data = [row_part1 + row_part2 for row_part1, row_part2 in original_list]

2. 创建正确的四列DataFrame #

用处理后的列表直接生成DataFrame即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, columns=['列1', '列2', '列3', '列4'])

3. 修复已生成的错误格式DataFrame #

如果已经得到了两列、每列存着子列表的DataFrame，用apply(pd.Series)拆分：

# 假设错误df的两列叫col1和col2
df_fixed = pd.concat([df['col1'].apply(pd.Series), df['col2'].apply(pd.Series)], axis=1)
# 给新列命名
df_fixed.columns = ['列1', '列2', '列3', '列4']

举个实际例子：
如果你的错误输入列表是：

original_wrong = [[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]]
df_wrong = pd.DataFrame(original_wrong, columns=['A', 'B'])

执行上面的修复代码后，就能得到四列独立的数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18979516