如何将Pandas Series中的字典列表值拆分为多行多列的DataFrame

你遇到的报错是因为phone_numbers列每个元素是长度不等的列表，直接将该列转字典构造DataFrame时，不同行的列表长度不一致，无法对齐为规则的二维结构，因此抛出All arrays must be of the same length错误。

可以通过先拆分列表为多行、再展开字典为多列的逻辑实现需求，Pandas 1.0+版本都支持以下写法：

写法1（通用，适配原表有其他列的场景） #

# 1. 将列表列拆分为多行，保留原始索引
exploded_df = df_phone_numbers.explode('phone_numbers', ignore_index=False)
# 2. 展开字典为独立列，和原有其他列合并
res_df = exploded_df.drop(columns='phone_numbers').join(
    pd.json_normalize(exploded_df['phone_numbers']).set_index(exploded_df.index)
)

写法2（简洁，仅处理单列Series场景） #

如果你的原始数据只有存储列表的单列Series，用以下代码即可直接生成目标DataFrame：

# 假设s是你提到的存储列表的Series
res_df = pd.DataFrame(s.explode().tolist(), index=s.explode().index)

运行后得到的结果就和你预期的格式完全一致，保留原始索引、每个字典拆分为独立行、字典键对应为列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chicken Sandwich No Pickles