读取MongoDB格式JSON转Pandas DataFrame遇解码错误求解决

你遇到的JSONDecodeError是因为MongoDB导出的JSON包含非标准的自定义类型（比如ObjectId、NumberInt），而Python标准库的json模块只能解析符合RFC规范的标准JSON，所以才会报错。下面给你两种可行的解决方案：

方案一：使用PyMongo的json_util工具（推荐） #

PyMongo自带的json_util专门用来处理MongoDB的扩展JSON格式，能自动解析ObjectId、NumberInt这些特殊类型。

步骤： #

1. 先安装PyMongo（如果还没装）：

pip install pymongo

2. 修改你的代码如下：

import pandas as pd
from bson import json_util

path = "NavigatorInstances.json"
with open(path, 'r') as myfile:
    data = myfile.read()

# 用json_util解析MongoDB扩展JSON
parsed_data = json_util.loads(data)

# 转换为Pandas DataFrame
df = pd.json_normalize(parsed_data)

这样处理后，ObjectId会被转换成字符串，NumberInt会转换成Python的整数类型，完美适配Pandas的DataFrame。

方案二：手动替换非标准类型（无需额外安装库） #

如果你不想安装PyMongo，可以通过正则表达式把MongoDB的自定义类型语法替换成标准JSON能识别的格式：

import pandas as pd
import json
import re

path = "NavigatorInstances.json"
with open(path, 'r') as myfile:
    data = myfile.read()

# 替换NumberInt(xxx)为纯数字
data = re.sub(r'NumberInt\((\d+)\)', r'\1', data)
# 替换ObjectId("xxx")为字符串"xxx"
data = re.sub(r'ObjectId\("([^"]+)"\)', r'"\1"', data)

# 现在可以用标准json模块解析了
parsed_data = json.loads(data)
df = pd.json_normalize(parsed_data)

这个方法适合快速处理简单的MongoDB JSON文件，但如果你的JSON里还有其他特殊类型（比如ISODate），可能需要补充更多的正则替换规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pavan Suvarna