如何用Python将父JSON中data键内的JSON导入DataFrame？

问题出在你直接把JSON字符串传给了pd.json_normalize——这个函数需要的是已经解析好的Python字典/列表对象，而非原始字符串。直接传字符串的话，pandas会把它当作单个值处理，显示出来的"哈希值"其实是字符串本身（可能因为太长只显示了部分内容）。

正确处理分两步：

• 先用json.loads()把JSON字符串解析成Python可迭代对象（字典或列表）
• 再将解析后的对象传入pd.json_normalize生成DataFrame

代码示例 #

import pandas as pd
import json

# 假设你从API获取的父JSON数据
api_response = {
    "data": '[{"user_id": 1, "username": "tw1ster"}, {"user_id": 2, "username": "test_user"}]'
}

# 1. 解析JSON字符串
parsed_json = json.loads(api_response["data"])

# 2. 生成DataFrame
df = pd.json_normalize(parsed_json)
print(df)

特殊情况处理 #

如果解析后的结果是单个字典（而非列表），pd.json_normalize同样适用，会生成单行的DataFrame：

single_obj_response = {
    "data": '{"user_id": 1, "username": "tw1ster", "details": {"age": 25, "city": "Beijing"}}'
}
parsed_single = json.loads(single_obj_response["data"])
df_single = pd.json_normalize(parsed_single)
print(df_single)

这样就能得到和Bruno工具里一致的结构化数据了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tw1ster