我明白你想要把所有嵌套层级（包括prizes和里面的affiliations）都展开成单独列，同时保留没有获奖记录的条目。下面是一步步的实用解决方案：

方法1：一次性展开两层嵌套（推荐） #

这种方法直接处理laureates→prizes→affiliations的嵌套结构，同时保留所有元数据，还能优雅处理缺失的嵌套字段：

import pandas as pd
import requests

# 拉取API数据
resp = requests.get('http://api.nobelprize.org/v1/laureate.json')
data = resp.json()

# 拆分有奖项和无奖项的获奖者，确保无奖项条目不丢失
laureates_with_prizes = [item for item in data['laureates'] if 'prizes' in item and item['prizes']]
laureates_without_prizes = [item for item in data['laureates'] if 'prizes' not in item or not item['prizes']]

# 处理有奖项的条目：一次性展开prizes和affiliations
df_with_prizes = pd.json_normalize(
    laureates_with_prizes,
    # 多层record_path指定要展开的嵌套层级
    record_path=['prizes', 'affiliations'],
    # 保留所有需要的元数据，包括获奖者信息和奖项细节
    meta=[
        'id', 'firstname', 'surname', 'born', 'died',
        'bornCountry', 'bornCountryCode', 'bornCity',
        'diedCountry', 'diedCountryCode', 'diedCity', 'gender',
        ['prizes', 'year'], ['prizes', 'category'],
        ['prizes', 'share'], ['prizes', 'motivation']
    ],
    # 忽略缺失的嵌套字段（比如没有affiliations的奖项）
    errors='ignore'
)

# 把嵌套的列名（比如('prizes', 'year')）改成更友好的格式
df_with_prizes.columns = [
    '_'.join(col) if isinstance(col, tuple) else col 
    for col in df_with_prizes.columns
]

# 处理无奖项的条目，直接转为DataFrame
df_without_prizes = pd.DataFrame(laureates_without_prizes)

# 合并两个数据集，确保所有条目都被保留
df_final = pd.concat([df_with_prizes, df_without_prizes], ignore_index=True, sort=False)

# 查看核心字段示例
print(df_final[['id', 'firstname', 'surname', 'prizes_year', 'prizes_category', 'name', 'city']].head(10))

方法2：分步展开（适合理解过程） #

如果你想更清晰地看到每一步的展开逻辑，可以分两步处理：

第一步：展开prizes列 #

# 展开获奖者的奖项，保留基础信息
df_prizes = pd.json_normalize(
    data['laureates'],
    record_path='prizes',
    meta=['id', 'firstname', 'surname', 'born', 'died', 'gender', 'bornCountry'],
    errors='ignore'
)

第二步：展开affiliations列 #

# 展开每个奖项的附属机构，保留之前的所有列
df_final = pd.json_normalize(
    df_prizes.to_dict('records'),
    record_path='affiliations',
    meta=df_prizes.columns.drop('affiliations').tolist(),
    errors='ignore'
)

关键参数解释 #

• record_path：指定要展开的嵌套列表路径，多层嵌套可以用列表形式（比如['prizes', 'affiliations']）。
• meta：指定需要保留的非嵌套字段，包括上层的元数据（比如获奖者的姓名、ID）和嵌套层级的其他字段（比如奖项的年份、类别）。
• errors='ignore'：当某个条目没有对应的嵌套字段（比如没有prizes或者没有affiliations）时，不会抛出错误，而是生成空值或保留现有数据。

这样处理后，你就能得到一个完全扁平化的DataFrame，所有嵌套结构都被展开为单独的列，同时没有丢失任何条目。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shivangi._k