我有一个熊猫数据框：
type(original)
pandas.core.frame.DataFrame
其中包括系列对象original['user']：
type(original['user'])
pandas.core.series.Series
original['user']指向许多命令：
type(original['user'].ix[0])
dict
每个字典具有相同的键：
original['user'].ix[0].keys()
[u'follow_request_sent',
u'profile_use_background_image',
u'profile_text_color',
u'id',
u'verified',
u'profile_location',
# ... keys removed for brevity
]
上面是tweeter API推文中user字段的命令之一（一部分）。我想根据这些命令构建数据框架。
当我尝试直接制作数据框时，每行仅获得一列，并且此列包含整个字典：
pd.DataFrame(original['user'][:2])
user
0 {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_...
1 {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_..
当我尝试使用from_dict（）创建数据框时，得到相同的结果：
pd.DataFrame.from_dict(original['user'][:2])
user
0 {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_...
1 {u'follow_request_sent': False, u'profile_use_..
接下来，我尝试了一个列表理解，它返回了一个错误：
item = [[k, v] for (k,v) in users]
ValueError: too many values to unpack
当我从单行创建数据框时，它几乎可以正常工作：
df = pd.DataFrame.from_dict(original['user'].ix[0])
df.reset_index()
index contributors_enabled created_at default_profile default_profile_image description entities favourites_count follow_request_sent followers_count following friends_count geo_enabled id id_str is_translation_enabled is_translator lang listed_count location name notifications profile_background_color profile_background_image_url profile_background_image_url_https profile_background_tile profile_image_url profile_image_url_https profile_link_color profile_location profile_sidebar_border_color profile_sidebar_fill_color profile_text_color profile_use_background_image protected screen_name statuses_count time_zone url utc_offset verified
0 description False Mon May 26 11:58:40 +0000 2014 True False {u'urls': []} 0 False 157
除了将description字段设置为默认索引外，它的工作原理几乎与我想要的一样。
每个字典有40个键，但我只需要10个键，并且数据框中有28734行。
如何过滤不需要的密钥？
python大神给出的解决方案
我将尝试做的是以下内容：
new_df = pd.DataFrame(list(original['user']))
这会将系列转换为列表，然后将其传递给pandas数据框，其余部分应由其负责。
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