如何将多个列表中的字符串添加到字典并生成目标结构化数据

• 原有代码错误点：
  1. 只遍历了name_row列表，没有关联rating_row和title_row对应索引位置的元素
  2. row.get(name)是从空字典row里取键为name的值，该键本来就不存在，所以返回None
  3. 字典row是在循环外定义的，每次循环都会覆盖同一个字典的内容，最后追加到rows里的只有最后一次修改的同一个字典对象

方案1：按索引遍历构造字典列表 #

如果你需要先构造字典列表再转DataFrame，可以用如下写法：

import pandas as pd

name_row = ['Bob', 'Jerry', 'Will']
rating_row = ['4.0', '2.5', '3.7']
title_row = ['Great', 'Okay', 'Nice'] # 修正你原拼写错误Geat→Great

rows = []
# 按索引遍历三个长度一致的列表
for i in range(len(name_row)):
    row = {
        'Names': name_row[i],
        'Rating': rating_row[i],
        'Title': title_row[i]
    }
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows)

运行后df的输出就和你预期的表格结构完全一致。

方案2：更简洁的直接构造方法 #

pandas支持直接传入字典构造DataFrame，不需要手动循环：

import pandas as pd

name_row = ['Bob', 'Jerry', 'Will']
rating_row = ['4.0', '2.5', '3.7']
title_row = ['Great', 'Okay', 'Nice']

df = pd.DataFrame({
    'Names': name_row,
    'Rating': rating_row,
    'Title': title_row
})

这种写法代码量更少，执行效率也更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harry Kim