如何将含数组的字典数组转换为指定格式的Pandas DataFrame

直接按以下步骤处理即可：

1. 导入pandas并将原始数据转为初始DataFrame：

import pandas as pd

data = [{'dev_name': 'some_name',
'dev_connects': ['cn1', 'cn2', 'cn3', 'cn4'], 
'dev_type': 'some_type', 
'dev_features': ['ft 1', 'ft 2']},

{'dev_name': 'some_name2', 
'dev_connects': ['cn1', 'cn2', 'cn3', 'cn4'], 
'dev_type': 'some_type2', 
'dev_features': ['ft 1', 'ft 2']}]

df = pd.DataFrame(data)

2. 拆分dev_connects列表为单独列：

connect_cols = pd.DataFrame(df['dev_connects'].tolist(), columns=['connect1', 'connect2', 'connect3', 'connect4'])

3. 拆分dev_features列表为单独列：

feature_cols = pd.DataFrame(df['dev_features'].tolist(), columns=['feature1', 'feature2'])

4. 合并所有列并调整顺序至目标格式：

final_df = pd.concat([df[['dev_name', 'dev_type']], connect_cols, feature_cols], axis=1)
final_df = final_df[['dev_name', 'connect1', 'connect2', 'connect3', 'connect4', 'dev_type', 'feature1', 'feature2']]

最终生成的DataFrame格式如下：

如果你的dev_connects和dev_features元素长度固定，以上代码完全适用；若长度不固定，可通过动态生成列名的方式适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omar Aziz