如何高效将特定结构的字典转换为Pandas DataFrame

首先注意你给出的输入结构存在语法错误：{{key1:v1,key2:v2},{key1:v3,key2:v4}} 是无效的，因为Python中集合不能包含不可哈希的字典对象。正确的结构应该是字典组成的列表：

d = [{'key1': 'v1', 'key2': 'v2'}, {'key1': 'v3', 'key2': 'v4'}]

针对这种每个子字典对应一行数据的结构，有两种高效解决方法：

方法1：直接使用DataFrame构造器 #

Pandas的DataFrame()构造函数可以直接接收字典列表作为输入，自动将子字典的键映射为列名，每个子字典对应一行数据：

import pandas as pd

d = [{'key1': 'v1', 'key2': 'v2'}, {'key1': 'v3', 'key2': 'v4'}]
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

输出结果：

key1 key2
0   v1   v2
1   v3   v4

方法2：使用from_dict并指定orient='records' #

如果你一定要用from_dict()方法，需要显式设置orient='records'参数（默认orient='columns'是按列解析数据），告诉Pandas按行记录的方式解析：

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='records')

执行后同样会得到你期望的DataFrame结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peslier53