由于字符串表示一个有效的字典字面量，您可以使用Abstract Syntax Tree（AST）模块。
您将导入ast模块，使用它将'sample'转换为字典对象，然后可以将其解析为像这样的语法框架;

import ast
import pandas as pd

sample = "'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]"
sample_dict = ast.literal_eval("{" + sample + "}")

df = pd.DataFrame(sample_dict)
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

# Out put of df...
    A   B   C
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9

字符串

你可以使用eval，但我不推荐它。

In [2]: sample = "'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]"

In [3]: data = eval('{' + sample + '}')

In [4]: pd.DataFrame(data)
Out[4]:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

字符串

或者，您可以实现json.loads

import pandas as pd
import json

sample = "'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]"

# Convert single quotes to double quotes
sample_dict = "{" + sample.replace("'", '"') + "}"

# Convert string to dictionary using json.loads
data_dict = json.loads(sample_dict)

df = pd.DataFrame(data_dict)
print(df)

# Output
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

字符串