Python与JSON：如何将指定字段嵌套为子对象

方法一：基于Pandas处理（推荐，适合已持有DataFrame的场景） #

利用Pandas的apply方法生成嵌套字段，再清理原字段，最后转回字典数组：

import pandas as pd

# 假设df是从数据库获取的原始DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 生成嵌套的years字段
df['years'] = df.apply(lambda row: {
    'firstYear': row['firstYear'],
    'lastYear': row['lastYear']
}, axis=1)

# 删除原有的扁平字段
df = df.drop(columns=['firstYear', 'lastYear'])

# 转换为目标结构的Python对象数组
result_data = df.to_dict('records')

方法二：直接处理字典列表（高效简洁） #

用列表推导式结合字典解构与pop方法，直接改造原字典列表：

# 直接处理原始数据列表
result_data = [
    {
        **item,
        'years': {
            'firstYear': item.pop('firstYear'),
            'lastYear': item.pop('lastYear')
        }
    }
    for item in data
]

说明 #

• 方法一适合数据仍以DataFrame形式存在的场景，借助Pandas的向量化处理能力，在数据量较大时性能更优。
• 方法二无需依赖Pandas，直接操作字典列表，代码简洁且执行效率高，避免了手动循环的冗余和出错可能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lev Dzhepko