如何从一个列表中创建一个Pandas Dataframe，该列表中嵌套了递归列表元素中要包含的所有值？

要从一个列表中创建一个Pandas Dataframe，可以使用Pandas库中的DataFrame函数。该函数接受一个字典作为参数，其中字典的键表示列名，字典的值表示列的数据。

首先，我们需要将列表中的嵌套递归列表展开，以获取所有的值。可以使用递归函数来实现这个过程。然后，将展开后的列表转换为字典，其中键为列名，值为列的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

def flatten_list(lst):
    flattened_list = []
    for item in lst:
        if isinstance(item, list):
            flattened_list.extend(flatten_list(item))
        else:
            flattened_list.append(item)
    return flattened_list

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
flattened_list = flatten_list(nested_list)

data = {'column': flattened_list}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

在这个例子中，我们首先定义了一个flatten_list函数，用于展开嵌套的递归列表。然后，我们将nested_list列表展开为flattened_list。接下来，我们创建一个字典data，其中键为'column'，值为展开后的列表flattened_list。最后，我们使用pd.DataFrame函数将字典转换为Pandas Dataframe，并打印输出结果。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。关于Pandas Dataframe的更多信息和用法，请参考腾讯云的Pandas Dataframe文档。