多条类似于{'A':{'B':C}}格式的数据，A，B，C代表不同的变量，python代码取出ABC存入表格中

在Python中，如果你有多个字典，每个字典都以类似`{'A': {'B': C}}`的形式存在，并想要将它们合并到一个表格（DataFrame）里，可以使用pandas库。假设你有一个列表，其中包含这样的字典：

data = [
    {'A': 'Value1', 'B': 42},
    {'A': 'Value2', 'B': 'Text'},
    {'A': 'Value3', 'B': 99}
]

你可以通过以下步骤将其转换为DataFrame：

import pandas as pd

# 将数据列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 现在df是一个表格，可以方便地查看、处理和分析数据
print(df)

这将输出类似下面的样子：

   A      B
0  A1     42
1  A2  Text
2  A3     99

如果你想直接合并而不创建中间DataFrame，也可以使用`pd.json_normalize`函数，如果数据不是json格式，先需要转换成json：

json_data = json.loads(json.dumps(data))  # 如果是字典列表，这一步不需要
df = pd.json_normalize(json_data, record_path=['A'], meta=['B'])