如何结合pycountry获取包含249个国家的Pandas DataFrame？

• 触发TypeError: 'Country' object is not iterable的直接原因：pycountry返回的Country对象未实现可迭代的键值遍历接口，直接执行dict(i)强制转换时，内部会调用迭代逻辑遍历对象内容，因此抛出不可迭代的报错。
• 原代码逻辑缺陷：
  • 循环内直接给空DataFrame的列赋值单值，pandas会生成没有任何数据行的空表，反复赋值只会覆盖列属性，完全无法累积收集到所有国家的信息
  • pycountry收录的国家条目并非全部包含original_name字段，即使解决了迭代问题，遍历到缺失字段的条目时也会触发KeyError

import pandas as pd
import pycountry

# 预先定义空列表，逐行收集国家结构化信息
country_records = []

for country in pycountry.countries:
    record = {
        "alpha_3": country.alpha_3,
        "name": country.name,
        # 用getattr安全读取可选字段，无对应属性时自动填充空值
        "original_name": getattr(country, "original_name", None)
    }
    country_records.append(record)

# 一次性将收集完成的记录转换为DataFrame
countries = pd.DataFrame(country_records)

# 预览前5行数据
print(countries.head())
# 校验数据集总条目数（与pycountry收录的249个国家数量一致）
print(f"数据集总记录数：{len(countries)}")

• 不在循环过程中反复读写DataFrame，先将所有国家信息存入普通Python列表，最后一次性生成结构化数据集，既避免了赋值覆盖问题，也能大幅提升循环运行效率
• 跳过对Country对象的强制dict转换，直接读取对象暴露的公开属性，从根源上绕开不可迭代的报错
• 对非必选字段使用getattr做安全读取，不会因为字段缺失中断循环运行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12550010