将嵌套字典转换为pandas数据框

可以使用pandas库中的DataFrame函数。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它可以将数据以表格的形式进行展示和处理。

下面是将嵌套字典转换为pandas数据框的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 定义嵌套字典：

nested_dict = {
    'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
    'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
    'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}
}

1. 使用DataFrame函数将嵌套字典转换为数据框：

df = pd.DataFrame(nested_dict)

转换后的数据框df如下所示：

   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9

嵌套字典的键会成为数据框的列索引，嵌套字典中的每个键值对会成为数据框中的一列数据。

这种转换适用于嵌套字典的值具有相同的键的情况，如果嵌套字典的值的键不同，可以使用pandas的concat函数进行合并。

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