将含字符串子列表的列表转换为目标结构pandas DataFrame

该异常和字符串内的单引号没有任何关系，核心原因是输入的嵌套列表结构不符合pd.DataFrame()的解析规则：
当前传入的列表中，每个外层子列表仅包含1个完整字符串元素，所有12个字段的内容都被包裹在这同一个字符串内，没有拆分为独立的列表元素。pd.DataFrame()构造二维表时，默认将每个子列表识别为一行数据，子列表内的每个独立元素识别为对应行的一列值，因此每个子列表只有1个元素时，最终只会生成1列。
简单来说，当前的行数据格式是['字段1,字段2,字段3']（单元素），而pandas能识别为多列的行格式需要是['字段1','字段2','字段3']（多元素）。

• 遍历原始列表，取出每个子列表内的完整字符串，先处理HTML转义字符（示例数据中"是HTML转义的双引号，需要转换为正常双引号），再按逗号将字符串拆分为独立的字段元素，得到规整的二维嵌套列表
• 排查并修正原始数据的格式异常：示例数据中第6、7行末尾多1个冗余值，最后1行缺失成绩类字段，需要根据实际业务规则补全/删除，保证每行拆分后的字段数统一为12个
• 将处理完成的规整二维列表传入pd.DataFrame()即可得到预期的12列DataFrame

可参考如下实现代码：

import pandas as pd
from html import unescape

# 原始输入数据
raw_data = [['1,er,2,Fado de Padd,1\'18"1,H,6,2600,J. Dekker,17 490 €,A. De Wrede,1,6'],
 ['2,e,7,Elixir Normand,1\'18"2,H,7,2600,S. Schoonhoven,24 755 €,S. Schoonhoven,14'],
 ['3,e,3,Give You All of Me,1\'18"2,H,5,2600,JF. Van Dooyeweerd,17 600 €,JF. Van Dooyeweerd,10'],
 ['4,e,4,Gouritch,1\'18"3,H,5,2600,BJ. Crebas,20 700 €,BJ. Crebas,32'],
 ['5,e,1,Franky du Cap Vert,1\'18"4,H,6,2600,JH. Mieras,15 536 €,N. De Vreede,65'],
 ['6,e,10,Défi Magik,1\'18"0,H,8,2620,F. Verkaik,44 865 €,AW. Bosscha,6,3'],
 ['7,e,9,Fleuron,1\'18"2,H,6,2620,M. Brouwer,44 830 €,D. Brouwer,7,3'],
 ['8,e,8,Dream Gibus,1\'18"6,H,8,2620,R. Ebbinge,33 330 €,Mme A. Lehmann,36'],
 ['9,e,5,Beau Gaillard,1\'19"5,H,10,2600,A. Bakker,20 140 €,N. De Vreede,44'],
 ['0,DAI,6,Bikini de Larcy,H,10,2600,D. Den Dubbelden,21 834 €,N. Rip,52']]

# 第一步：拆分字符串、转义特殊字符
processed_data = []
for row in raw_data:
    single_str = row[0]
    # 转换HTML转义字符，按逗号拆分字段
    split_fields = unescape(single_str).split(',')
    processed_data.append(split_fields)

# 第二步：修正示例数据的字段数异常（实际使用时请根据真实数据源规则调整）
# 给最后一行插入缺失的成绩字段占位
processed_data[-1].insert(4, '')
# 移除第6、7行末尾冗余的字段
processed_data[5] = processed_data[5][:-1]
processed_data[6] = processed_data[6][:-1]

# 第三步：构造DataFrame，可根据实际字段含义传入自定义列名
df = pd.DataFrame(
    processed_data,
    columns=['排名', '组别', '号码', '马名', '成绩', '性别', '年龄', '赛程', '练马师', '奖金', '骑师', '赔率']
)
print(df)

• 字符串内部的单引号属于普通字符，完全不会干扰pandas对列表结构的解析，不需要做替换处理
• 如果字段内容本身包含逗号（比如带逗号的人名、地址信息），不能直接使用split(',')拆分，需要根据原始数据的分隔规则（比如引号包裹规则、固定长度规则）做精准字段提取
• 示例中的字段修正逻辑仅适配给出的测试数据，真实场景下建议优先排查数据源生成逻辑，从源头避免字段缺失、冗余问题，保证每行字段数统一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zen4ttitude