使用json_normalize处理嵌套JSON遇TypeError问题求助

你的问题源于JSON文件语法错误和json_normalize参数的错误使用，以下是分步解决方案：

1. 修正JSON文件的语法问题 #

你提供的JSON存在两处语法错误，会直接导致读取失败：

• ob1列表内的每个{'values': ...}字典之间缺少逗号分隔
• 字符串类型的STATUS值closed未加双引号（JSON要求字符串必须用双引号包裹）

修正后的JSON内容如下：

[
    {
        "ob1": [
            {"values": {"ID": 2133, "STATUS": "closed", "name": "Sara"}},
            {"values": {"ID": 5432, "STATUS": "closed", "name": "Jon"}},
            {"values": {"ID": 5442, "STATUS": "closed", "name": "jen"}}
        ]
    }
]

2. 修正代码逻辑错误 #

原代码的核心问题是read_json参数和json_normalize的配置逻辑错误，以下是两种可行的正确实现：

方案一：先拆分嵌套列表再展开字典 #

import pandas as pd

# 读取修正后的JSON，去掉lines=True（该参数适用于每行一个独立JSON对象的场景）
df = pd.read_json('Data.json')

# 将ob1列中的嵌套列表拆分为每行一个元素
df_exploded = df.explode('ob1')

# 把每个元素中的values字典展开为单独列
df_values = df_exploded['ob1'].apply(pd.Series)['values'].apply(pd.Series)

方案二：直接使用json_normalize的正确参数 #

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
import json

# 直接读取原始JSON数据
with open('Data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 配置json_normalize，先展开ob1的嵌套列表，再提取values字段
df_values = json_normalize(
    data,
    record_path=['ob1'],  # 指定需要展开的嵌套列表路径
    meta=None
)['values'].apply(pd.Series)

代码错误说明 #

• 原代码中lines=True参数不适用：你的JSON是完整的数组结构，并非每行一个独立JSON对象，会导致读取后的数据结构异常。
• 原代码的meta=[['ID', 'STATUS','name']]完全错误：meta参数用于保留上层结构的字段（比如ob1父级的其他字段），而你要提取的字段嵌套在values内部，不需要放在meta中。

运行上述修正后的代码，即可得到包含ID、STATUS、name三列的目标表格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rer e