如何将含不同长度数组的JSON对象转为DataFrame？解决长度不匹配报错

错误原因 #

你调用的API返回的JSON是嵌套结构的字典，顶层不同字段对应的数据长度不一致：比如indicator是单个元数据对象，data却是包含数百条记录的数组。直接用pd.DataFrame(resp.json())会让pandas尝试把这些长度不同的序列拼成表格，因此触发长度不匹配的错误。

解决步骤 #

步骤1：提取核心数据数组 #

API返回的实际业务数据都存在data字段里，先单独提取这个数组：

import pandas as pd
import requests

resp = requests.get("https://unstats.un.org/SDGAPI/v1/sdg/Indicator/Data?indicator=7.2.1")
# 提取包含所有数据条目的数组
raw_data = resp.json()['data']

步骤2：转换为DataFrame #

用提取出的raw_data直接创建DataFrame：

df = pd.DataFrame(raw_data)

可选：扁平化嵌套JSON #

如果数据里存在嵌套对象（比如每个条目里的country、indicator字段），可以用json_normalize把嵌套结构展开成扁平列：

from pandas import json_normalize

df = json_normalize(raw_data)

这样就能正确生成DataFrame，不会再触发长度不匹配的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user032020