字典列表和 DataFrame 各有优劣，具体取决于使用场景：
字典列表
优点：
- 灵活性：可以轻松添加或删除字典（行）或字典中的键（列）。
- 直观性：数据结构简单，容易理解，特别是对于小规模数据。
- 无需额外库：在 Python 中使用原生数据结构，无需依赖额外的库。
缺点：
- 性能问题：对于大规模数据，操作效率较低。
- 缺乏高级功能：不支持像 DataFrame 那样的复杂数据操作和分析功能。
- 数据一致性：不同字典可能缺少某些键，导致数据不一致。
DataFrame
优点：
- 高效性：专为大规模数据操作优化，性能优越。
- 丰富的功能：支持数据过滤、聚合、分组、透视、缺失值处理等复杂操作。
- 数据一致性：列的数据类型一致，操作更安全。
缺点：
- 学习成本：需要学习 Pandas 库的用法。
- 灵活性：对数据结构的动态修改不如字典列表灵活。
选择建议
- 小规模、简单数据：字典列表可能更合适。
- 大规模、复杂分析：DataFrame 更为适用。
根据具体需求选择合适的数据结构，以便更有效地处理和分析数据。
