将列表嵌套列表嵌套元组转换为DataFrame的正确方法是什么？

针对你给出的嵌套列表结构，有两种简洁的方法可以转换成目标DataFrame：

方法1：字典推导式构造 #

利用每个子列表中的元组是(列名, 值)的结构，将每个子列表转为字典，再传入pd.DataFrame即可：

import pandas as pd

data = [
    [('A',1),('B',2)],
    [('A',2),('B',3)],
    [('A',3),('B',4)],
]

df = pd.DataFrame(dict(sublist) for sublist in data)
print(df)

运行后输出：

A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

方法2：提取列名与值构造 #

如果需要更灵活地控制列顺序，可以先提取列名和每行对应的值，再构造DataFrame：

import pandas as pd

data = [
    [('A',1),('B',2)],
    [('A',2),('B',3)],
    [('A',3),('B',4)],
]

# 提取并排序列名
columns = list({key for sublist in data for key, _ in sublist})
columns.sort()
# 提取每行的数值
row_values = [[val for _, val in sublist] for sublist in data]

df = pd.DataFrame(row_values, columns=columns)
print(df)

输出结果和方法1一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lucky1928