使用Pandas json_normalize展开JSON列时如何保留id de transação列

你需要展开DataFrame中的dados JSON列，同时保留id de transação列用于后续合并，但之前使用meta参数的方式有误——meta参数适用于处理嵌套数组时提取外层元数据，而你的场景是每个JSON对象与一个ID一一对应，以下是两种可行的解决方法：

方法1：基于原DataFrame合并（更直观） #

先单独展开dados列，再将id de transação列与展开后的结果横向合并：

import pandas as pd

# 展开dados列
df_dados = pd.json_normalize(df['dados'])
# 合并id列和展开后的结果
df_resultado = pd.concat([df['id de transação'], df_dados], axis=1)

方法2：调整输入数据结构适配json_normalize #

将每个ID与对应的JSON对象打包成新的字典列表，再直接用json_normalize处理：

import pandas as pd

# 构造包含id和对应dados的字典列表
data_ajustada = [
    {'id de transação': id_t, **dado} 
    for id_t, dado in zip(data['id de transação'], data['dados'])
]
# 直接解析调整后的数据
df_dados_normalized = pd.json_normalize(data_ajustada)

最终期望输出 #

两种方法都会得到如下结果：

id de transação        data           local   valor
0                 1  2024-01-01       São Paulo  100.50
1                 2  2024-01-02  Rio de Janeiro  200.75
2                 3  2024-01-03  Belo Horizonte  300.00
3                 4  2024-01-04        Curitiba  400.25
4                 5  2024-01-05    Porto Alegre  500.50

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FábioRB