Python 将字典转换为dataframe，其中键作为列名，键的值作为dataframe的列值

将嵌套字典转换为数据帧，其中，字典键作为列名和值对应于数据帧的列值

我是python新手，尝试过几种方法，但都没有成功，请帮助我

dict= {sheet1:{col1:[a,b,c,d,e],col2:[p,q,r,s,t],col3:[l,m,n,o]},col4:[e,b,w,t,b] 
       sheet2:{col1:[r,w,y,g,r], col2:[q,y,f,w], col3:[w,g,4,2,d]}



output: 
col1    col2   col3   col4
a       p       l      e
b       q       m      b
c       r       n      w
d       s       o      t
e       t       nan    b
r       q       w      nan
w       y       g      nan
y       f       4      nan
g       w       2      nan
r      nan      d      nan

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您可以通过从嵌套字典创建多个数据帧，并使用

pd.concat

连接它们来实现这一点。例如：

>>> data = {
...     'sheet1': {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]},
...     'sheet2': {'col1': [11, 12, 13, 14], 'col2': [15, 16, 17, 18]},
... }
>>> df = pd.concat([pd.DataFrame(d) for d in data.values()], ignore_index=True)
>>> df
   col1  col2
0     1     5
1     2     6
2     3     7
3     4     8
4    11    15
5    12    16
6    13    17
7    14    18

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您可以从给定的字典创建嵌套的数据帧，然后将它们彼此连接起来

这是一本示例词典

sample_dict= {'sheet1':{'col1':['a','b','c','d','e'],'col2':['p','q','r','s','t'],'col3':['l','m','n','o']},
   'sheet2':{'col1':['r','w','y','g','r'], 'col2':['q','y','f','w'], 'col3':['w','g',4,2,'d'], 'col4':['e','b','w','t','b'] }}

然后，您可以为示例dict中的每个键创建一个数据帧列表

最后连接存储在df_列表中的数据帧

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我认为你需要学习一些教程：你的dict格式不正确，将dict转储到pandas中是pandas 101。试一试：什么是sheet1、col1、a等？它们是其他地方的字符串还是变量？它们只是字符串

df_list=[]
for key in sample_dict:
    df_list.append(pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in sample_dict[key].items()])))

final_df=pd.concat(df_list)