如何提取嵌套字典值生成新字典并转换为Pandas DataFrame？

需求说明 #

当前数据 #

Some_dict = {0: {},
             1: {'A': ['apple']},
             2: {},
             3: {'B': ['orange', 'papaya']},
             4: {'C': ['mango', 'berries', 'grape']}}

期望生成的DataFrame格式 #

实现代码 #

不需要先构造你提到的my_dict（该格式不符合Python字典语法规范），可以直接遍历原字典生成目标数据，再转成DataFrame：

import pandas as pd

Some_dict = {0: {},
             1: {'A': ['apple']},
             2: {},
             3: {'B': ['orange', 'papaya']},
             4: {'C': ['mango', 'berries', 'grape']}}

# 创建空列表存储每行数据
data_rows = []

# 遍历原字典的每个值
for item in Some_dict.values():
    if not item:
        # 处理空字典，添加对应行
        data_rows.append({'name': '{}', 'fruits': ''})
    else:
        # 获取字典的键和对应的水果列表
        category = next(iter(item.keys()))
        fruits_list = item[category]
        # 每个水果单独生成一行
        for fruit in fruits_list:
            data_rows.append({'name': category, 'fruits': fruit})

# 转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(data_rows)
print(result_df)

代码说明 #

• 先创建空列表data_rows，用来存放要生成的表格每行数据
• 遍历原字典的每个元素：
  • 如果是空字典，直接添加一行{'name': '{}', 'fruits': ''}，对应表格里的空行
  • 如果是非空字典，先取出里面的唯一分类键（比如'A'、'B'），再遍历该分类下的所有水果，每个水果单独生成一行数据，确保每个水果都占一行
• 最后用pd.DataFrame()把列表转换成目标格式的DataFrame

运行结果 #

执行代码后得到的DataFrame与期望格式完全一致：

name   fruits
0   {}         
1    A    apple
2   {}         
3    B   orange
4    B   papaya
5    C    mango
6    C  berries
7    C     grape

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oazed lium