使用json_normalize提取嵌套JSON的vehicles.type字段报错求助

错误原因 #

你在meta参数中使用['vehicles']['type']的写法是错误的——vehicles是一个包含多个对象的列表字段，无法直接通过字符串索引提取内部属性，这就是触发list indices must be integers or slices, not str报错的原因。

解决方案 #

方案1：提取所有车辆类型为列表（保留原关联结构） #

先展开casualties并保留vehicles列表，再通过apply提取所有车辆类型：

import json
import pandas as pd

# 加载数据
with open('/Users/samappleton/Documents/Python/Project/api_response_2023-01-31-13:22.json','r') as f:
    data = json.loads(f.read())

# 展开casualties，保留vehicles作为元数据字段
df = pd.json_normalize(
    data,
    record_path=['casualties'],
    meta=['id', 'lat', 'lon', 'location', 'date', 'severity', 'borough', 'vehicles'],
    record_prefix='casualties.'
)

# 从vehicles列表中提取所有type值，生成新列
df['vehicles.types'] = df['vehicles'].apply(lambda x: [v['type'] for v in x])

# 可选：如果需要拆分每个车辆类型为单独行（会复制casualties行数据）
# df_exploded = df.explode('vehicles.types', ignore_index=True)

print(df)

方案2：生成伤亡人员与车辆类型的笛卡尔积行 #

如果需要每个伤亡人员和对应事故的每辆车辆都生成一行数据，可以分两次使用json_normalize：

import json
import pandas as pd

# 加载数据
with open('/Users/samappleton/Documents/Python/Project/api_response_2023-01-31-13:22.json','r') as f:
    data = json.loads(f.read())

# 第一步：展开casualties，保留所有顶级字段和vehicles列表
df_casualties = pd.json_normalize(
    data,
    record_path=['casualties'],
    meta=['id', 'lat', 'lon', 'location', 'date', 'severity', 'borough', 'vehicles'],
    record_prefix='casualties.'
)

# 第二步：展开vehicles列表，关联到已展开的伤亡数据
df_final = pd.json_normalize(
    df_casualties.to_dict('records'),
    record_path=['vehicles'],
    meta=[col for col in df_casualties.columns if col != 'vehicles'],
    record_prefix='vehicles.'
)

print(df_final)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samuel Appleton