Python：将嵌套字典对象转换为pandas DataFrame报错问题求解

• 入参类型错误：你通过f_r.read()读取到的d是字符串类型，pd.DataFrame.from_dict要求输入参数为字典/类字典可迭代结构，直接传入字符串会触发你遇到的ValueError报错。
• 数据结构适配问题：就算你将字符串转为字典，原嵌套字典的每个值是被列表包裹的元组，直接转换后的值会带多余的列表外层，不符合你预期的输出格式。

你需要先把读取到的字符串转为Python字典，再做DataFrame转换，由于你的字典是Python字面量格式不是标准JSON，用ast.literal_eval解析是最安全的方案，完整可运行代码如下：

import pandas as pd
import os
import ast

# 读取文件内容
with open(os.path.join(dir_path,f_ind),'r',encoding='utf-8') as f_r:
    d_str = f_r.read()

# 把字符串转成Python字典
d = ast.literal_eval(d_str)

# 转换为DataFrame，此时indent号为行索引
df = pd.DataFrame(d)

# 重置索引转为普通列，并重命名为IndentNo
df = df.reset_index(names='IndentNo')

# 匹配你需要的列名
df = df.rename(columns={'indent_detail_insert':'indent_details_insert'})

# 去掉值外层的列表包裹，取出里面的元组
df['indent_insert'] = df['indent_insert'].str[0]
df['indent_details_insert'] = df['indent_details_insert'].str[0]

运行以上代码就能得到你要求格式的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythondumb