如何用Python/Pandas将含JSON数组的DataFrame列拆分为两列？

首先需要注意你提供的原始数据存在JSON语法错误：部分字符串缺少闭合引号、使用了中文引号，实际处理前要确保vehicules列的每个字典都有正确的英文引号，否则会解析失败。

以下是实现需求的最简步骤：

1. 使用explode()将vehicules列中的列表拆分为单独行，每行对应一个字典
2. 使用pd.json_normalize()将字典展开为指定的两列

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造修正语法后的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'vehicules': [
        [{'immatriculation': 'AAAAAA', 'type': 'car'}],
        [{'immatriculation': 'BBBBBB', 'type': 'truck'}, {'immatriculation': 'CCCCCC', 'type': 'car'}],
        [{'immatriculation': 'DDDDDD', 'type': 'car'}]
    ]
})

# 一行完成转换
result = pd.json_normalize(df.explode('vehicules')['vehicules']).reset_index(drop=True)

print(result)

输出结果 #

immatriculation   type
0           AAAAAA    car
1           BBBBBB  truck
2           CCCCCC    car
3           DDDDDD    car

代码说明 #

• df.explode('vehicules')：把每个列表中的字典拆分为独立行，原本一个列表占一行的内容会拆成多个行，每行对应一个字典
• pd.json_normalize()：将字典的键（immatriculation、type）转换为列名，字典的值填充到对应单元格
• .reset_index(drop=True)：可选操作，用于重置结果的索引，让索引从0开始连续递增

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marmotte73