如果你有这样的字典列表：
listofdict = [{'value1': [1, 2, 3, 4, 5]}, {'value2': [5, 4, 3, 2, 1]}, {'value3': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}]
如何将其转换为 Dataframe ，其中value1、value2和value3是列名，列表是列。我试过：
value1
value2
value3
df = pd.DataFrame(listofdict)
但是它给出的值集中在一行，其余行为NaN。
xa9qqrwz1#
下面是另一种方法：
df = pd.DataFrame({k:v for i in listofdict for k,v in i.items()})
输出：
value1 value2 value3 0 1 5 a 1 2 4 b 2 3 3 c 3 4 2 d 4 5 1 e
wgeznvg72#
DataFrame需要一个以列名为键的字典，因此需要将所有这些字典合并为一个字典，如{'value1': [1, 2, 3, 4, 5], 'value2': [5, 4, 3, 2, 1], ... }你可以试试
DataFrame
{'value1': [1, 2, 3, 4, 5], 'value2': [5, 4, 3, 2, 1], ... }
listofdict = [{'value1':[1,2,3,4,5]}, {'value2':[5,4,3,2,1]},{'value3':['a','b','c','d','e']}] dicofdics = {} for dct in listofdict: dicofdics.update(dct) df = pd.DataFrame(dicofdics) df
| 索引|值1|值2|值3|| - ------| - ------| - ------| - ------|| 无|1个|五个|项目a|| 1个|第二章|四个|b.人口基金|| 第二章|三个|三个|（c）秘书长的报告|| 三个|四个|第二章|日|| 四个|五个|1个|电子|
2条答案
按热度按时间xa9qqrwz1#
下面是另一种方法：
输出：
wgeznvg72#
DataFrame需要一个以列名为键的字典，因此需要将所有这些字典合并为一个字典，如{'value1': [1, 2, 3, 4, 5], 'value2': [5, 4, 3, 2, 1], ... }你可以试试
| 索引|值1|值2|值3|
| - ------| - ------| - ------| - ------|
| 无|1个|五个|项目a|
| 1个|第二章|四个|b.人口基金|
| 第二章|三个|三个|（c）秘书长的报告|
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