如何将含列表值的字典转换为多行Pandas DataFrame？

嘿，我懂你现在的烦恼——你想把字典里每个键对应的列表元素都拆成独立的行，但当前写法只是把整个列表塞进了DataFrame的单个单元格里对吧？别担心，有两种简单的方法能搞定这个事儿：

方法一：用explode()快速拆分（Pandas 0.25及以上版本支持） #

这是最直接的方案，先按你原来的方式生成初始DataFrame，再用explode()把Values列的列表拆成单独行：

import pandas as pd

d = {'Car':['1','2','3'], 'Chicken legs':['4','5','6'], 'Coronary artery bypass graft surgery':['7','8','9','10','11','12']}
df = pd.DataFrame({'Thing':list(d.keys()), 'Values':list(d.values())})
# 核心步骤：拆分Values列的列表元素为独立行
df_exploded = df.explode('Values', ignore_index=True)
print(df_exploded)

运行后会得到你想要的结果：

Thing Values
0                                    Car      1
1                                    Car      2
2                                    Car      3
3                           Chicken legs      4
4                           Chicken legs      5
5                           Chicken legs      6
6  Coronary artery bypass graft surgery      7
7  Coronary artery bypass graft surgery      8
8  Coronary artery bypass graft surgery      9
9  Coronary artery bypass graft surgery     10
10 Coronary artery bypass graft surgery     11
11 Coronary artery bypass graft surgery     12

ignore_index=True是为了让新DataFrame生成连续的索引，避免原索引重复的问题。

方法二：提前展开字典（兼容所有Pandas版本） #

如果你用的Pandas版本比较旧，不支持explode()，可以先用列表推导式把字典展开成(键, 值元素)的元组列表，再构造DataFrame：

import pandas as pd

d = {'Car':['1','2','3'], 'Chicken legs':['4','5','6'], 'Coronary artery bypass graft surgery':['7','8','9','10','11','12']}
# 先把字典拆成(Thing, Value)的元组集合
data_list = [(key, val) for key, vals in d.items() for val in vals]
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Thing', 'Values'])
print(df)

这个方法的输出和上面完全一致，而且不需要依赖特定版本的Pandas，兼容性拉满。

两种方法都能完美解决你的需求，选哪种看你用的Pandas版本就好～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CandleWax