如何将python列表（字典）保存到csv文件

Question

我有以下列表（字典）：

db = [{'Cat1':    DB_Field1 DB_Field2 DB_Field3
  4        1F1       1F2       1F3
  5        2F1       2F2       2F3
  6        3F1       3F2       3F3
  8        NaN       NaN       NaN
  11       NaN       NaN       NaN
  14       NaN       NaN       NaN},
 {'Cat2':    DB_Field4 DB_Field5
  4        1F4       1F5
  5        2F4       2F5
  6        3F4       3F5
  8        NaN       NaN
  11       NaN       NaN
  14       NaN       NaN},
 {'Cat3':    DB_Field6
  4        1F6
  5        2F6
  6        3F6
  8        NaN
  11       NaN
  14       NaN},
 {'Cat4':    DB_Field7 DB_Field7 DB_Field8 DB_Field9
  4        1F7       1F7       1F8       1F9
  5        2F7       2F7       2F8       2F9
  6        3F6       3F6       3F8       3F9
  8        NaN       NaN       NaN       NaN
  11       NaN       NaN       NaN       NaN
  14       NaN       NaN       NaN       NaN},
 {'Cat5':    DB_Field10 DB_Field11 DB_Field12 DB_Field13 DB_Field13 DB_Field13  \
  4        1F10       1F11       1F12          1          1          1   
  5        2F10       2F11       2F12          2          2          2   
  6        3F10       3F11       3F12          3          3          3   
  8         NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
  11        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
  14        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
  
     DB_Field13 DB_Field13  
  4           1          1  
  5           2          2  
  6           3          3  
  8         NaN        NaN  
  11        NaN        NaN  
  14        NaN        NaN  }]

我想将其保存为以下格式：

我该怎么做？

到目前为止我尝试了什么？

pd.DataFrame(db).to_csv('test.csv')

这不会保存整个字典，只保存键，如下所示：

Answer 1

一个想法是将concat与DataFrame.dropna和DataFrame.to_csv一起使用，但在csv中获得重复的第一个数据值，因为写成MultiIndex：

pd.concat(db, axis=1).dropna().to_csv('test.csv', index=False)

编辑：如果有嵌套的DataFrames，首先使用concat将它们加入DataFrames列表，然后使用第二个concat作为一个DataFrame：

(pd.concat([pd.concat(x, axis=1) for x in db], axis=1)
              .dropna().to_csv('test.csv', index=False))