Python中将字典转换为DataFrame时source_id重复、结构不一致问题求解

pandas 构造 DataFrame 的默认逻辑是，以输入字典中最长的可迭代字段的长度作为行数，其余标量字段会自动广播复制匹配行数。你提供的字典里parsed_address是长度为4的列表，标量source_id因此被复制4次，最终生成4行数据，不符合预期。

要让parsed_address作为整体多值字段保留在单行中，只需将字典所有值包装为单元素列表，强制pandas生成1行数据即可：

# 方案1：手动指定字段构造
df4 = pd.DataFrame({
    "source_id": [dic["source_id"]],
    "parsed_address": [dic["parsed_address"]]
})

# 方案2：通用写法，无需手动枚举字段
df4 = pd.DataFrame({k: [v] for k, v in dic.items()})

转换后的DataFrame仅1行，结构完全匹配原字典。执行如下代码查看输出：

print(df4.to_dict(orient="records"))

输出结果为：

[{'source_id': 123, 'parsed_address': [{'address_type': 'Primary', 'address': [{'address_line_1': '18 Atherton', 'address_line_2': 'nan'}]}, {'address_type': 'directory', 'address': [{'address_line_1': '130 E Chapman Ave Apt 312', 'address_line_2': 'nan'}]}, {'address_type': 'home', 'address': [{'address_line_1': '9722 Walnut St', 'address_line_2': 'nan'}]}, {'address_type': 'work', 'address': [{'address_line_1': '1325 S Grand Ave', 'address_line_2': 'nan'}]}]}]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naveen