构建Python pandas DataFrame嵌套Python字典

可以通过将嵌套的字典作为参数传递给pandas.DataFrame()函数来实现。DataFrame是一种二维数据结构，可以表示表格形式的数据。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个嵌套字典，并将其传递给DataFrame函数：

data = {
    'name': {'A': 'Alice', 'B': 'Bob', 'C': 'Charlie'},
    'age': {'A': 25, 'B': 30, 'C': 35},
    'city': {'A': 'New York', 'B': 'London', 'C': 'Tokyo'}
}

df = pd.DataFrame(data)

这样，我们就创建了一个包含三列（name、age、city）的DataFrame。字典的键将被作为列名，而字典的值将成为相应列的数据。

完整的答案如下：

构建Python pandas DataFrame嵌套Python字典可以通过将嵌套的字典作为参数传递给pandas.DataFrame()函数来实现。DataFrame是一种二维数据结构，可以表示表格形式的数据。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个嵌套字典，并将其传递给DataFrame函数：

data = {
    'name': {'A': 'Alice', 'B': 'Bob', 'C': 'Charlie'},
    'age': {'A': 25, 'B': 30, 'C': 35},
    'city': {'A': 'New York', 'B': 'London', 'C': 'Tokyo'}
}

df = pd.DataFrame(data)

这样，我们就创建了一个包含三列（name、age、city）的DataFrame。字典的键将被作为列名，而字典的值将成为相应列的数据。

对于DataFrame的应用场景，它可以用于数据分析、数据清洗、数据处理、特征工程等方面。它提供了丰富的功能和方法，用于对数据进行快速、灵活的操作和分析。

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