如何将字典转换为DataFrame并保留键为product_id列及值顺序

方法1：基于原有代码修改（仅需加1行，适配Python3.7+默认有序字典） #

你原来的写法已经完成了值的转换，只需要额外给DataFrame新增product_id列，赋值为原字典的键即可：

import pandas as pd

# 你的原有转换逻辑
df = pd.DataFrame(my_dict.values())
# 新增product_id列，赋值为原字典的键
df['product_id'] = list(my_dict.keys())

注意：如果使用Python3.7以下版本，字典默认无序，建议改用下面的方法2避免键值错位。

方法2：构造数据时直接整合（全版本兼容，无错位风险） #

遍历字典的items()方法同时拿到键和值，把键合并到每条数据的字段中，再构造DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {**value, 'product_id': key} 
    for key, value in my_dict.items()
])

如果需要把product_id放在表格第一列，可在构造完成后补充列重排逻辑：

df = df[['product_id'] + [col for col in df.columns if col != 'product_id']]

效果验证 #

以你给出的示例字典为例：

my_dict = {0: {'ID': 'ABCDS', 'CATEGORY': 'Electronics', 'PRICE': '1234', 'Currency': 'Dollar'}}

转换后输出的DataFrame结构为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Kurtis