python：从多个值中选择一列

我只想使用列索引0来放置我的所有dict[值]，数据。 但每当我使用多个值，比如“C”，“D”，索引就会增加 我希望在不增加excel索引的情况下垂直添加我的值。 * 我知道我应该更改

orient='index'

部分以获得所需的输出。 试图寻找这个特定的代码，但我无法。。。有什么帮助吗

android_report_data_set ={
    "A":["APPLE"],
    "B":["KIWI"],
    "C":["MANGOJUICE","WATERMELONJUICE","DURIANJUICE"]}
    "D":["RED","PINK","BLACK"]}

df = pd.DataFrame.from_dict(android_report_data_set, orient='index')

df.transpose()



*EXPECTED OUTPUT

+----+-----------------+
|    |  0              |
+----+-----------------+
| A  | APPLE           |  
| B  | KIWI            |  
| C  | MANGOJUICE      |
|    | WATERMELONJUICE |
|    | DURIANJUICE     |
| D  | RED             |
|    | PINK            |
|    | BLACK           | 
+----+-----------------+

*OUTPUT
+----+------------+---------------------+--------------+
|    | 0          | 1                   | 2            |
+----+------------+---------------------+--------------+
| A  | APPLE      |                     |              |
| B  | KIWI       |                     |              |
| C  | MANGOJUICE | WATERMELONJUICE     | DURIANJUICE  |
| D  | RED        | PINK                | BLACK        |
+----+------------+---------------------+--------------+

谢谢

使用with by first level删除第二级，然后通过以下方式将tpo转换为一列

DataFrame

：

如果只需要索引中的第一个值，则可以将重复的值替换为空字符串：

df1.index = df1.index.where(~df1.index.duplicated(), '')
print (df1)
                 0
A            APPLE
B             KIWI
C       MANGOJUICE
   WATERMELONJUICE
       DURIANJUICE
D              RED
              PINK
             BLACK

上次写入文件时，应省略

index=False

，以避免删除索引值

（'A'，'B'，'C'，'D'）

：

---

对于这样的视图，您需要一个多索引，请尝试堆栈：

df.stack（）.to_frame（）

，如果需要，您还可以使用

index=False

将其导出到csv。我的index=False是否应该位于

writer=pd.ExcelWriter（'report1.xlsx'，engine='xlsxriter'）

此语句中？

df.stack（）.to_frame（）.to_excel（）（…，index=False）

谢谢！！如果我希望dict（键）保持安全A、B、C、D…，而不是索引行，该怎么办？

df1.index = df1.index.where(~df1.index.duplicated(), '')
print (df1)
                 0
A            APPLE
B             KIWI
C       MANGOJUICE
   WATERMELONJUICE
       DURIANJUICE
D              RED
              PINK
             BLACK

df1.to_excel(file)