如何将含字典格式列的pandas DataFrame转换为指定结构？

要把嵌套字典列表的结构展开为目标格式的表格，用pandas的explode()方法配合字典展开操作就能实现，具体步骤如下：

1. 构造原始DataFrame（已有数据可跳过） #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'data': [
        [{'name': 'aaa', 'clusterName': 'AAA'}, {'name': 'bbb', 'clusterName': 'BBB'}],
        [{'name': 'ccc', 'clusterName': 'CCC'}, {'name': 'ddd', 'clusterName': 'DDD'}],
        [{'name': 'ccc', 'clusterName': 'CCC'}]
    ]
})

2. 展开列表与字典 #

# 先把data列的列表拆成单独行
df_exploded = df.explode('data', ignore_index=True)

# 将字典列展开为独立字段，和id列拼接
result = pd.concat([df_exploded['id'], df_exploded['data'].apply(pd.Series)], axis=1)

简化版一行代码 #

也可以合并两步，减少中间变量：

result = (df.explode('data', ignore_index=True)
          .pipe(lambda x: pd.concat([x['id'], x['data'].apply(pd.Series)], axis=1)))

执行后result就是目标格式的DataFrame，输出示例：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nuttychan