如何将数组嵌套型JSON转换后存入Python DataFrame？

原始JSON结构：

{"Category_One": [["CAT_1_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_1_VALUE_LINE_TWO"]],
"Category_Two": [["CAT_2_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_2_VALUE_LINE_TWO"]],
"Category_Three": [["CAT_3_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_3_VALUE_LINE_TWO"]]
}

需要转换为以下格式的JSON数组：

[
    {"Category_One": "CAT_1_VALUE_LINE_ONE", "Category_Two": "CAT_2_VALUE_LINE_ONE", "Category_Three": "CAT_3_VALUE_LINE_ONE"},
    {"Category_One": "CAT_1_VALUE_LINE_TWO", "Category_Two": "CAT_2_VALUE_LINE_TWO", "Category_Three": "CAT_3_VALUE_LINE_TWO"}
]

转换完成后存入Python DataFrame。

解决步骤 #

1. 解析并转换JSON结构 #

先将原始JSON中每个类别下的嵌套列表展开，提取实际值，再按索引把对应位置的元素组合成新字典，最终形成目标数组：

import json
import pandas as pd

# 加载并解析原始JSON
raw_data = '''
{"Category_One": [["CAT_1_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_1_VALUE_LINE_TWO"]],
"Category_Two": [["CAT_2_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_2_VALUE_LINE_TWO"]],
"Category_Three": [["CAT_3_VALUE_LINE_ONE"], ["CAT_3_VALUE_LINE_TWO"]]
}
'''
parsed_data = json.loads(raw_data)

# 展开嵌套列表，提取每个类别的值列表
cleaned_values = {
    key: [item[0] for item in parsed_data[key]]
    for key in parsed_data
}

# 生成目标JSON数组
result_array = []
for idx in range(len(cleaned_values["Category_One"])):
    result_array.append({
        "Category_One": cleaned_values["Category_One"][idx],
        "Category_Two": cleaned_values["Category_Two"][idx],
        "Category_Three": cleaned_values["Category_Three"][idx]
    })

2. 转换为DataFrame #

直接将转换后的数组传入pandas.DataFrame()即可：

df = pd.DataFrame(result_array)
print(df)

运行后输出的DataFrame如下：

Category_One        Category_Two      Category_Three
0  CAT_1_VALUE_LINE_ONE  CAT_2_VALUE_LINE_ONE  CAT_3_VALUE_LINE_ONE
1  CAT_1_VALUE_LINE_TWO  CAT_2_VALUE_LINE_TWO  CAT_3_VALUE_LINE_TWO

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11934987