将Python字典转为DataFrame是数据处理中的常见操作，核心方法是使用pandas库的DataFrame()函数，支持单层字典、嵌套字典、自定义索引**等灵活转换，并能通过orient参数调整数据对齐方式。

1. 基础转换
   直接传入字典到pd.DataFrame()即可生成DataFrame，键自动转为列名，值转为对应数据。例如：

   import pandas as pd  
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}  
   df = pd.DataFrame(data)  
   

2. 处理嵌套字典
   若字典值为嵌套结构（如字典的字典），默认将外层键作列名，内层键作行索引。可通过orient='index'调整行列方向。

3. 自定义索引与列名
   通过index参数指定行标签，columns参数筛选或重排列名。例如仅保留特定列：

   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name'], index=['ID1', 'ID2'])  
   

4. 复杂场景优化
   对非均匀长度的字典值（如缺失数据），Pandas会自动填充NaN；若需合并多个字典，可先用dict.update()或列表推导整合数据。

总结：字典转DataFrame是Pandas的高效功能，适用于数据清洗、API响应解析等场景。注意检查数据一致性，灵活利用参数控制输出结构。