如何用Python Pandas将单列字典格式数据转多列并导出Excel？

所需依赖库 #

先安装必要的Python工具库：

pip install pandas openpyxl

实现步骤与代码 #

核心逻辑 #

1. 读取原Excel文件，提取目标列的字符串数据
2. 通过ast.literal_eval将字符串形式的字典/字典列表转换为Python原生对象
3. 将转换后的对象展开为多列结构的DataFrame
4. 导出为新的Excel文件

完整代码 #

import pandas as pd
import ast

# 1. 读取原Excel文件，仅加载目标列
df = pd.read_excel("原文件路径.xlsx", usecols=[0])

# 2. 定义解析函数，兼容单行字典或字典列表的情况
def parse_row_data(row):
    parsed_obj = ast.literal_eval(row[0])
    # 处理字典列表
    if isinstance(parsed_obj, list):
        return pd.DataFrame(parsed_obj)
    # 处理单个字典
    elif isinstance(parsed_obj, dict):
        return pd.DataFrame([parsed_obj])
    else:
        return pd.DataFrame()

# 3. 逐行解析并合并所有数据
final_df = pd.concat([parse_row_data(row) for _, row in df.iterrows()], ignore_index=True)

# 4. 导出转换后的Excel文件
final_df.to_excel("转换后文件.xlsx", index=False, engine="openpyxl")

关键说明 #

• ast.literal_eval比原生eval更安全，仅用于解析合法的Python字面量字符串，避免执行恶意代码
• 若原数据存在格式错误的字符串，会触发解析异常，需提前清理原数据的格式问题
• 若不同行的字典键不统一，转换后的表格会自动为缺失的键填充NaN值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mike