从python字典创建数据帧。Python dictionary有多个键，其值同时具有字符串和列表数据类型

我有一个程序，在每次迭代中生成多个字典，它遵循这种格式

# dict1
{"key1": "abc", "key2": True, "key3": []}
# dict2
{"key1": "def", "key2": False, "key3": ["a", "b", "c"]}
...

我想把这些添加到熊猫数据框中

在第一次迭代中，我创建了一个df

mydf = pd.DataFrame(data=dict1, columns=dict1.keys(), index=["abc"])

在我附加到mdf的后续迭代中

tdf = pd.DataFrame(dict2, columns=dict2.keys(), index=["def"])
mydf = mydf.append(tdf)

当我的字典中没有列表值时，这种方法有效。如果有列表值（如键3），我会得到以下值错误

ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (1)

预期产量

    key1 key2 key3
abc  "abc"  True  []
def  "def"  False  ["a", "b", "c"]

---

您可以首先将dict加载到一个系列，然后将其转换为数据帧，继续追加到df列表，最后使用pd.concat合并DFs

df_list = []
df_list.append(pd.Series(dict1).to_frame().T)
df_list.append(pd.Series(dict2).to_frame().T)
pd.concat(df_list).set_index('key1', drop=False).rename_axis('')


    key1    key2    key3
abc abc     True    []
def def     True    [a, b, c]

---

提供了预期的输出。我刚刚更新了我的问题，这种方法不允许我设置索引标签。我希望我的索引标签是key1。酷，这是有效的。非常感谢。我刚开始学习熊猫，在操作数据帧时，你们认为系列比字典更好吗？不用担心，很高兴它有帮助。如果你觉得有帮助，请投票。