如何在Python中合并字典列表并将其转换为多个数据帧？

我有几个字典列表，我想把它们转换成数据帧。我首先使用

update

将字典列表转换为字典字典，然后使用

pd.concat

连接每个字典

我按医院ID对数据进行分组，每个列表有两个字典。在每个字典中，都有一个数据框，其中包含“医院”、“病人信息”和“结果”列

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由于我还有另外10家医院的测试结果，我是否可以在代码中添加一些内容，以更有效地生成数据帧，而不是编写

hosiptal_35006=resultDF（diabetes_35006）

。。。等等，每次

我认为最好的做法是拥有一本字典（“糖尿病”），然后使用字典理解将其转换为数据框架字典（“医院”）

此链接有助于避免基于字符串动态生成变量的诱惑：

我假设（？）您的正确输入是（DICT列表）：

首先，可以简化将字典列表转换为DataFrame的功能：

def resultDF(test_results):
    return pd.concat([pd.DataFrame(res) for res in test_results]).reset_index(drop = True)

然后，我建议将所有结果分组到一个字典中，并一次性将它们转换为DF：

test_dict = {35006 : diabetes_35006,
             35007 : diabetes_35007}

res_dict = {key: resultDF(el) for key, el in test_dict.iteritems()}  

因此，您有：

res_dict[35006]
Out[64]: 
   hospital  patientID  results
0     35006          1        0
1     35006          2        1
2     35006          3        1
3     35006          4        0

以及：

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谢谢你的消息，FLab。我在帖子中添加了一些数据信息，希望我的问题现在清楚了。你可能想回顾一下你的例子？您有两个名称相同的单独列表（例如，diabetes_35006…），我认为首先了解如何获得像diabetes_35006这样的变量会很有用，以了解是否有更好的解决方案

test_dict = {35006 : diabetes_35006,
             35007 : diabetes_35007}

res_dict = {key: resultDF(el) for key, el in test_dict.iteritems()}  

res_dict[35006]
Out[64]: 
   hospital  patientID  results
0     35006          1        0
1     35006          2        1
2     35006          3        1
3     35006          4        0

   hospital  patientID  results
0     35007          1        0
1     35007          2        1
2     35007          3        1
3     35007          4        0