如何将含多值字段的JSON数据正确读取到Pandas DataFrame？

问题场景 #

读取包含数组字段的JSON（示例：{"day": "Monday", "location": [51.5, -0.2]}）时，Pandas误将数组拆分为两行，需要将location的两个值保留在同一行，最终得到类似|1|Monday|51.5,-0.2|的格式。

具体解决方法 #

1. 正确读取JSON，避免数组自动拆分
   如果你的JSON是单个对象（或每行一个对象的JSON Lines格式），直接用pd.read_json读取即可，数组会作为单元格的列表值存在，不会拆分行：

   import pandas as pd
   df = pd.read_json('你的JSON文件名.json')
   

2. 将列表格式转为逗号分隔字符串
   若需要把location列的列表转为51.5,-0.2这样的字符串格式，用apply处理：

   df['location'] = df['location'].apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))
   

3. 已拆分行的合并处理
   如果已经出现拆分后的两行数据，按day分组合并location值：

   # 假设拆分后的DataFrame为df
   df_merged = df.groupby('day')['location'].apply(lambda x: ','.join(map(str, x))).reset_index()
   

最终效果 #

处理后的DataFrame格式如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者savi