Databricks中DataFrame无to_json属性错误，求JSON数据归一化方案

出现'DataFrame' object has no attribute 'to_json'错误的核心原因：你使用的df1并非真正的pandas DataFrame对象，或者变量名指向了其他类型的数据（比如普通字典、列表），导致无法调用DataFrame专属的to_json()方法。

另外你的代码逻辑存在冗余：pd.json_normalize()本身就能直接处理JSON格式的数据（字典列表或嵌套JSON结构），不需要先把DataFrame转成JSON字符串再重新解析。

正确处理方式分两种情况： #

• 如果df1是嵌套JSON组成的列表：
  直接传入json_normalize即可：

  Domlur_year_data = pd.json_normalize(df1)
  print(Domlur_year_data)
  

• 如果df1是pandas DataFrame，且其中某列存储了嵌套JSON数据：
  提取对应列的数据传入json_normalize，假设嵌套JSON列名为data：

  Domlur_year_data = pd.json_normalize(df1['data'])
  print(Domlur_year_data)
  

先确认数据类型 #

如果不确定df1是什么类型，先执行以下代码查看：

print(type(df1))

如果输出不是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，说明你需要先将数据转换为DataFrame或直接用列表/字典传入json_normalize。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R SARVESH 1960372