如何将嵌套字典转换为指定格式pandas DataFrame且自动生成索引

你可以直接通过字典推导式将每列的嵌套列表转为普通字典，再传入pandas的DataFrame构造函数即可，一行代码就能得到目标结果：

import pandas as pd

dico_test = {'BC1': [['name1', 14],['name2', 10]], 'BC2': [['name1', 2],['name2', 3],['name3', 1]]}
result_df = pd.DataFrame({col: dict(val_list) for col, val_list in dico_test.items()})

代码说明 #

• dict(val_list) 会直接把[[name1, x], [name2, y]]这种格式的嵌套列表转为{name1:x, name2:y}格式的字典
• pandas构建DataFrame时会自动对齐所有列字典的键（也就是各个name值）作为行索引，缺失值自动填充NaN，不需要手动提取索引也不需要循环处理
• 最终得到的result_df和你期望的格式完全一致：

BC1  BC2
name1  14.0    2
name2  10.0    3
name3   NaN    1

如果需要调整BC1列的数值类型为整数（去除小数尾缀），可以再加一步result_df['BC1'] = result_df['BC1'].astype('Int64')即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elysire