如何从键为列名、值为二维数组的字典创建pandas DataFrame

该需求完全可以实现，pandas原生支持将一维数组作为单元格元素存储，最终生成的DataFrame格式完全匹配你的要求，具体实现方案如下：

步骤1：导入依赖库 #

import pandas as pd
import numpy as np

步骤2：构造目标DataFrame #

list(value)会把形状为(200,200)的numpy数组按行拆分为200个形状为(200,)的一维数组，刚好对应每列的200行单元格内容，DataFrame会自动把字典的键映射为列名，完全匹配需求：

# d为你已有的原始字典
df = pd.DataFrame({key: list(value) for key, value in d.items()})

步骤3：验证结果正确性 #

你可以通过以下代码校验输出是否符合预期：

• 查看DataFrame的形状，输出应为(200, 59)

  print(df.shape)
  

• 查看任意单元格内的数组形状，输出应为(200,)

  print(df.iloc[0, 0].shape)
  

补充说明 #

如果后续需要对单元格内的一维数组做批量处理，可搭配apply方法实现，示例如下：

# 计算指定列所有数组的均值
df['目标列名'].apply(lambda x: x.mean())

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