如何将多JSON文件生成的列表转换为指定格式的Pandas DataFrame

1. 你的data_list实际是多个单行单列DataFrame的集合，不是单纯的JSON字符串列表。当你用csv.writer.writerow(data_list)写入时，writerow会把列表里的每个小DataFrame当作一列的表头内容，导致生成的CSV结构变成多列无数据，后续读取后就得到n列0行的DataFrame。
2. 你错误混用了原生csv模块和pandas的处理逻辑，没有利用pandas的合并能力来处理多个小DataFrame。

有两种简洁的方式可以实现你想要的单列结构：

方式一：合并读取的小DataFrame #

直接利用pandas的concat合并所有小DataFrame，再重命名列：

import os
import pandas as pd

base_dir = 'jsons_final_folder/'
data_list = []
for file in os.listdir(base_dir):
    if 'json' in file:
        json_path = os.path.join(base_dir, file)
        # 读取单个JSON文件为单行DataFrame
        json_data = pd.read_json(json_path, lines=True)
        data_list.append(json_data)

# 合并所有小DataFrame为一个大表，重置索引
df = pd.concat(data_list, ignore_index=True)
# 重命名列为你需要的"json"
df.columns = ['json']

# 保存为CSV
df.to_csv('f.csv', index=False)

方式二：直接读取JSON字符串 #

如果每个JSON文件里仅存一行JSON字符串，也可以直接读取文件内容，避免生成小DataFrame：

import os
import pandas as pd

base_dir = 'jsons_final_folder/'
json_strings = []
for file in os.listdir(base_dir):
    if 'json' in file:
        json_path = os.path.join(base_dir, file)
        with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            # 读取每行（支持多行吗也可以）
            for line in f:
                json_strings.append(line.strip())

# 生成单列DataFrame
df = pd.DataFrame({'json': json_strings})
df.to_csv('f.csv', index=False)

根据你的需求，有两种筛选方式：

1. 按JSON字符串内容筛选：直接匹配字符串中的关键词

# 筛选包含"特定查询内容"的行
filtered_df = df[df['json'].str.contains('特定查询内容')]

2. 解析JSON后按字段筛选：如果需要基于JSON内部的字段筛选，先解析再过滤

# 将json列解析为字典格式
df['parsed_json'] = df['json'].apply(pd.read_json, typ='series')

# 示例：筛选general.key等于"目标值"的行
filtered_df = df[df['parsed_json'].apply(lambda x: x['general']['key'] == '目标值')]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter