Python 如何按行压缩两个元组列表？

我有两张这样的清单：

list1 = [{'id':'1','id2':'2'},{'id':'2','id2':'3'}]
list2 = [{'fname':'a','lname':'b'},{'fname':'c','lname':'d'}]

如何将列表组合成一组数据帧的元组

像这样：

final_list = [{'id':'1','id2':'2','fname':'a','lname':'b'},{'id':'2','id2':'3','fname':'c','lname':'d'}]

数据帧应如下所示：

id     id2      fname     lname
1       2         a          b
2       3         c          d 

到目前为止，我一直在尝试：

final_list = list(zip(list1,list2))

df = pd.DataFrame(final_list)

df:

0                          1
[{nested_data}]          [{nested_data}]

---

您只需使用

pd.DataFrame.join

：

df = pd.DataFrame(list1).join(pd.DataFrame(list2))

print(df)

  id id2 fname lname
0  1   2     a     b
1  2   3     c     d

你应该这样做

根据文档，似乎@jpp answer在性能方面更好。我更倾向于相信基准，但老实说，我相信

“纯”Python回答（即没有熊猫）：

斯科特·波士顿编辑

pd.DataFrame([{**x[0], **x[1]} for x in zip(list1, list2)])

输出：

  fname id id2 lname
0     a  1   2     b
1     c  2   3     d

---

到目前为止你试过什么？：）@IMCoins用我认为可以为未来用户改进的术语进行编辑。元组是一种内置的Python数据类型，在这个问题中不存在（你是指字典吗？还是指成对的数据结构？），这正是我要寻找的！为什么要像@jpp建议的那样使用concat vs join？@RustyShackleford，

concat

可以扩展到2个以上的数据帧。如果您只有2个数据帧，

concat

&

join

或多或少是等效的（

join

稍微快一点，但可能不会成为您的瓶颈）。请参阅我的编辑，但是的，他说的+我想说，如果您考虑性能，join会更好。感谢您的回答。将其包装在pd.DataFrame，

pd.DataFrame（[{**x）中[0]，**x[1]}对于zip中的x（列表1，列表2）]）

您将获得OP预期的输出。

pd.DataFrame([{**x[0], **x[1]} for x in zip(list1, list2)])

  fname id id2 lname
0     a  1   2     b
1     c  2   3     d