读取JSON到Pandas DataFrame时如何保留metadata为单列？

要保留metadata为单列，不要使用pd.json_normalize()，直接用pd.DataFrame()构造即可——因为json_normalize的核心作用就是展开嵌套JSON结构为多列，这正是你要避免的行为。

单条记录场景（你的当前情况） #

修改代码最后一行，把单条记录包装成列表后传入pd.DataFrame()：

import json 
from pathlib import Path
import pandas as pd

json_file_path = r"D:\asset-897428209692977.json"

p = Path(json_file_path)
with p.open('r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.loads(f.read())

# 直接构造DataFrame，metadata会保留为单列字典
df = pd.DataFrame([data])

此时df['metadata']列存储的是完整的嵌套JSON结构（Python字典类型），不会被拆分为metadata.planner、metadata.PM这类子列，自然也不会出现因部分记录缺失键导致的列缺失问题。

多条记录场景 #

如果你的JSON文件是包含多条记录的数组（比如[{}, {}, ...]），直接传入pd.DataFrame()即可：

with p.open('r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.loads(f.read())

# 多条记录直接构造
df = pd.DataFrame(data)

后续操作说明 #

如果之后需要访问metadata里的特定字段，可以通过apply或str.get实现，比如：

# 获取metadata中的planner字段
df['planner'] = df['metadata'].apply(lambda x: x.get('planner'))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eashwar natarajan