将数据帧中的字典列表转换为单独的数据帧

是指将一个包含多个字典的列表转换为多个独立的数据帧，每个数据帧对应一个字典。

在Python中，可以使用pandas库来实现这个转换过程。pandas是一个强大的数据分析和处理工具，提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和操作数据。

下面是一个示例代码，演示如何将数据帧中的字典列表转换为单独的数据帧：

import pandas as pd

# 假设有一个包含多个字典的列表
data = [
    {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
    {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'San Francisco'},
    {'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'London'}
]

# 将列表转换为数据帧
df = pd.DataFrame(data)

# 打印输出原始数据帧
print("原始数据帧：")
print(df)

# 将数据帧中的每个字典转换为单独的数据帧
dfs = []
for row in df.iterrows():
    dfs.append(pd.DataFrame(row[1]).T)

# 打印输出转换后的数据帧
print("转换后的数据帧：")
for i, df in enumerate(dfs):
    print(f"数据帧 {i+1}:")
    print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

原始数据帧：
      Name  Age           City
0    Alice   25       New York
1      Bob   30  San Francisco
2  Charlie   35         London
转换后的数据帧：
数据帧 1:
    Name Age      City
0  Alice  25  New York
数据帧 2:
  Name Age           City
1  Bob  30  San Francisco
数据帧 3:
      Name Age    City
2  Charlie  35  London

在这个示例中，我们首先创建了一个包含多个字典的列表。然后，使用pandas的DataFrame函数将列表转换为数据帧。接着，我们遍历数据帧中的每一行，将每个字典转换为单独的数据帧，并将它们存储在一个列表中。最后，我们打印输出原始数据帧和转换后的数据帧。

这种将数据帧中的字典列表转换为单独的数据帧的方法适用于需要对每个字典进行独立处理的情况，例如对每个字典进行数据分析、筛选、排序等操作。

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