如何读取含JSON列的CSV数据并保留字典列表格式

你的CSV数据里，col3字段是被双引号包裹且内部带转义字符的JSON数组字符串，直接用pd.read_csv()读取会把它识别成普通字符串，没法得到预期的字典列表格式。下面是两种可行的解决办法：

方法一：读取后批量解析字段 #

import pandas as pd
import json

# 读取CSV，skipinitialspace=True跳过逗号后的空格，避免字段带冗余空格
df = pd.read_csv("your_file.csv", skipinitialspace=True)

# 解析col3：先去掉首尾双引号，再转成字典列表
df["col3"] = df["col3"].apply(lambda x: json.loads(x.strip('"')) if pd.notna(x) else x)

方法二：读取时直接指定转换器 #

import pandas as pd
import json

def parse_col3(s):
    if pd.isna(s):
        return s
    # 去除首尾双引号后解析JSON
    return json.loads(s.strip('"'))

# 读取时给col3指定转换函数
df = pd.read_csv("your_file.csv", skipinitialspace=True, converters={"col3": parse_col3})

特殊情况处理 #

如果col3里的JSON是非标准格式（比如键名没加双引号，像col33:1），json.loads会解析失败，这时候可以用ast.literal_eval替代：

import pandas as pd
import ast

def parse_col3(s):
    if pd.isna(s):
        return s
    return ast.literal_eval(s.strip('"'))

df = pd.read_csv("your_file.csv", skipinitialspace=True, converters={"col3": parse_col3})

执行完上述代码后，col3字段就能被正确解析成字典列表格式，符合你的预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JSM