将值为Series的字典转换为DataFrame的无循环实现及索引不匹配处理方法

场景1：所有Series索引完全一致 #

pandas原生支持直接将该类字典传入DataFrame构造方法，无需用户手动编写遍历逻辑，是标准的Python风格实现：

import pandas as pd
# 直接构造即可，无额外自定义循环
df = pd.DataFrame(test)
# 若需要匹配你给出的示例输出（过滤索引为0的行），追加筛选即可
df = df.loc[1:]

该实现会自动保留Series的原有索引，字典键作为DataFrame的列名，每个Series对应一列，完全匹配需求。

场景2：Series索引不完全一致 #

无需调整核心构造逻辑，pd.DataFrame()默认会对所有Series的索引做并集拼接，缺失位置自动填充NaN。如果需要将缺失值替换为0，仅需追加fillna()方法：

# 缺失值默认填充NaN
df = pd.DataFrame(test)
# 缺失值替换为0
df = pd.DataFrame(test).fillna(0)

该方案也完全适配你给出的业务场景：列名会自动设为字典键对应的文件路径，行索引为能耗指标名称，缺失指标自动填充对应缺省值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Benjamin Brannon