[Python技术]如何把复杂的嵌套json转换成DataFrame小技巧

子晓聊技术

发布于 2026-04-23 14:53:36

800

今天有读者问我，怎么把爬取的数据返回的复杂json快速转换成DataFrame显示，他希望展示在页面的数据是列表展示，返回的复杂json存在嵌套的数据结构。

这里分享一个Python小技巧

我们假设复杂的json对象类似

data = {
"order_id": 1001,
"customer": {"name": "Alice", "phone": "15900000000"},
"items": [
        {"id": 1, "name": "商品A", "price": 99},
        {"id": 2, "name": "商品B", "price": 199}
    ]
}

我们如果想把这样的一个json 弄成一个一维的数据怎么弄。如果对pandas比较熟悉的同学会知道， pandas内置了高效方法pd.json_normalize() ，可自动展平嵌套结构，支持自定义路径和分隔符。

完整代码如下：

import pandas as pd
import json

# 设置全局显示选项
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('display.max_colwidth', 100)

# 示例：嵌套JSON（含对象和列表）
data = {
"order_id": 1001,
"customer": {"name": "Alice", "phone": "15900000000"},
"items": [
        {"id": 1, "name": "商品A", "price": 99},
        {"id": 2, "name": "商品B", "price": 199}
    ]
}

# 展平数据，指定列表路径和保留字段
df = pd.json_normalize(
    data,
record_path="items",          # 展开列表字段
meta=["order_id", ["customer", "name"],["customer", "phone"]],  # 保留外层字段
sep="_",                      # 自定义分隔符（默认用"."）
record_prefix="item_"          # 避免列名冲突
)
print(df)