如何将含逗号分隔字段的DataFrame转换为指定嵌套JSON？

要实现目标JSON格式，核心是先把DataFrame中Sections列的字符串值转换为列表（数组）类型，再导出JSON即可。

步骤1：转换Sections字段为列表 #

使用Pandas的str.split()方法，按字符串中的, 分隔符拆分字段值，将其转为列表：

df['Sections'] = df['Sections'].str.split(', ')

如果SQL返回的Sections字符串存在分隔符前后空格不一致的情况（比如"4700A1/305,4700A1/312"），可以用更鲁棒的写法处理：

df['Sections'] = df['Sections'].str.split(',').apply(lambda x: [item.strip() for item in x])

步骤2：导出为指定格式的JSON #

处理完字段类型后，再用to_json()导出，参数保持orient='records'和indent=2即可：

json_result = df.to_json(orient='records', indent=2)

完整示例代码 #

import pandas as pd

# 模拟从SQL获取的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Survey': "001_220816080015",
    'BCD': "001_220816080015.bcd",
    'Sections': "4700A1/305, 4700A1/312"
})

# 转换Sections为列表
df['Sections'] = df['Sections'].str.split(', ')

# 导出JSON
print(df.to_json(orient='records', indent=2))

运行后输出的JSON格式将完全符合你的需求：

[
  {
    "Survey": "001_220816080015",
    "BCD": "001_220816080015.bcd",
    "Sections": [
      "4700A1/305",
      "4700A1/312"
    ]
  }
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roy Jaques