如何解决嵌套JSON转DataFrame仅转换第一层级问题并导出至Excel

针对你提供的季度资产负债表嵌套JSON数据，无法展开深层字段的问题，以下是正确的处理方案：

正确代码实现 #

import pandas as pd
import json

pd.set_option('display.max_columns', None)

# 读取JSON文件（用with语句自动关闭文件更规范）
with open('file.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 核心：指定record_path为嵌套数组，自动展开所有层级字段
df = pd.json_normalize(data['balanceSheetHistoryQuarterly']['balanceSheetStatements'])

# 可选：重命名列名，让表头更易读
df.rename(columns={
    'intangibleAssets.raw': '无形资产_原始值',
    'intangibleAssets.fmt': '无形资产_简化格式',
    'intangibleAssets.longFmt': '无形资产_完整格式',
    'capitalSurplus.raw': '资本公积_原始值',
    'capitalSurplus.fmt': '资本公积_简化格式',
    'capitalSurplus.longFmt': '资本公积_完整格式'
}, inplace=True)

# 导出到Excel，去除索引列
df.to_excel("output\\DATAFILE2.xlsx", index=False)

# 打印查看结果
print(df)

代码说明 #

• 之前的错误在于未正确指定record_path：你需要把balanceSheetStatements这个嵌套数组作为目标路径，json_normalize会自动递归展开所有嵌套的键值对，生成如intangibleAssets.raw格式的列名。
• meta参数是用来提取数组外部的额外字段（比如你的maxAge），如果需要可以在json_normalize中添加meta=['maxAge']，但你的需求里不需要这个字段，所以可以忽略。
• 重命名列名是可选操作，目的是让Excel表头更直观，不用带点分隔符。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alia