辞書をpd.DataFrameに変換

異なる長さのリストを含む辞書をpd.DataFrameに変換

dict_to_df.py

#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd

d1={'key1': [1,2,3], 'key2': [4,5,6,7], 'key3': [8,9]}

d2={}
for k,v in d1.items():   # 一度pd.Seriesに変換
    d2[k]=pd.Series(v)

df=pd.DataFrame(d2)

print(df)
   key1  key2  key3
0   1.0     4   8.0
1   2.0     5   9.0
2   3.0     6   NaN
3   NaN     7   NaN

追記 (より良い方法)

以下のコメントでnkayさんから良い方法を教えていただきました。
とても簡潔にpd.DataFrameに変換できます。

d = {'key1': [1,2,3], 'key2': [4,5,6,7], 'key3': [8,9]}

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').T
# もしくは
df = pd.DataFrame(d.values(), index=d.keys()).T

print(df)
   key1  key2  key3
0   1.0   4.0   8.0
1   2.0   5.0   9.0
2   3.0   6.0   NaN
3   NaN   7.0   NaN

これはできない

ValueError: arrays must all be same lengthのエラーが出る

d={'key1': [1,2,3], 'key2': [4,5,6,7], 'key3': [8,9]}
df=pd.DataFrame(d)  # これはできない

辞書に含まれるリストの長さが同じ時のみ、可能

d={'key1': [1,2,3], 'key2': [4,5,6], 'key3': [7,8,9]}
df=pd.DataFrame(d)  # これはできる

print(df)
   key1  key2  key3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9

環境

Ubuntu 18.04
Python 3.7.2
pandas 0.24.1