Python 将字典列表转换为dataframe，其中一列用于键，一列用于值

假设我有以下列表：

list1=[{'a'：1}，{'b'：2}，{'c'：3}]

我想把它转换成一个熊猫数据框，它有两列：一列是键，一列是值

    keys    values
0    'a'      1
1    'b'      2
2    'c'      3

为此，我尝试使用

pd.DataFrame（list1）

和

pd.DataFrame.from_records（list1）

，但在这两种情况下，我都得到了如下数据帧：

     a    b    c
0  1.0  NaN  NaN
1  NaN  2.0  NaN
2  NaN  NaN  3.0

---

有没有办法具体说明我想要什么？通过研究，我只能找到上面描述的方法。

使用

列表理解

对元组列表进行展平：

df = pd.DataFrame([(i, j) for a in list1 for i, j in a.items()], 
                   columns=['keys','values'])
print (df)
  keys  values
0    a       1
1    b       2
2    c       3

详细信息：

print ([(i, j) for a in list1 for i, j in a.items()])

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

---

如果字典中的键是唯一的，则可以创建单个字典并将其馈送到。这可以通过以下方式实现：

或者，您可以通过列表直接向

pd.DataFrame

构造函数提供：

df = pd.DataFrame(list(ChainMap(*list1).items()))

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虽然@jezrael完美地回答了我的问题，但我想指出，如果您将每个字典（

{'a'：1}

）转换为一个列表（

['a'，1]

），您只需使用

pd.DataFrame（list1）

，即可获得所需的结果

df = pd.DataFrame(list(ChainMap(*list1).items()))