字典嵌套dataframe转换dataframe

当你有一个字典列表，其中每个字典包含了多个键值对，并希望将这些信息整理成DataFrame格式，可以按照以下几个步骤进行：

1. 首先，你需要创建一个空的DataFrame，它的列名应该对应于字典中所有共享的键。

2. 然后遍历字典列表，对于每个字典，提取出所有的键值对，将其添加到DataFrame的新行中。如果某个键已经在DataFrame中存在，那么对应的值将会是一个列表，因为可能会有多个字典包含这个键。

3. 如果所有字典中的键都相同并且值都是同类型的（比如都是数字或字符串），那么可以直接将值添加到相应的位置；如果值类型不同，可能需要处理成统一的数据类型，例如转换成pandas能够处理的类型。

4. 最后，你可以使用`pd.concat()`或者`pd.DataFrame.append()`方法将每条数据逐个添加到DataFrame，直到所有字典都被处理完毕。

举个例子：

import pandas as pd

# 假设我们有这样一个字典列表
dict_list = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'NY'}, 
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'SF'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'LA'}
]

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age', 'city'])

# 将字典转换为DataFrame并添加到原 DataFrame
for d in dict_list:
    df = df.append(d, ignore_index=True)

print(df)