如何将含嵌套字典的非标量值字典转为Pandas DataFrame

你可以通过以下两种无循环的优雅方式实现需求，核心逻辑是避免pandas默认展开嵌套可迭代对象的行为：

方法1：外层包裹列表传入DataFrame #

直接将原字典放在一个列表中作为输入，pandas会将列表的单个元素识别为完整的一行数据，不会展开内部的嵌套字典：

import pandas as pd

d = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C':{0:'z', 1:'y'}}
df = pd.DataFrame([d])

验证效果：df.loc[0, 'C'] 会返回完整的嵌套字典 {0: 'z', 1: 'y'}

方法2：先转为Series再转置 #

如果需要更灵活地处理单条字典数据，也可以先将字典转为Series后转置为单行DataFrame：

df = pd.Series(d).to_frame().T

该方法的输出结果和方法1完全一致。

原方法失效原因：直接传入字典+指定index参数时，pandas会尝试将字典值中所有可迭代结构解析为对应列的多行值，嵌套字典会被视为列的多元素输入，因此只会匹配到和index对应的第一个值，无法保留完整嵌套结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yxteh