如何正确将嵌套格式JSON导入为规范的Pandas DataFrame？

你的JSON结构特殊：数组中的每个元素是仅含键"0"的对象，而"0"对应的值是JSON格式字符串，不是原生的JSON对象，所以直接用read_json会把整段字符串塞进单个单元格。以下是两种可行的解决方法：

方法一：先读取再解析列内容 #

import pandas as pd
import json

# 读取原始JSON，得到含"0"列的DataFrame
df = pd.read_json('/content/Top100.json', orient='records')

# 解析"0"列的每个JSON字符串，展开为结构化列
df3 = df['0'].apply(json.loads).apply(pd.Series)

方法二：直接读取并解析整个数据集（更高效） #

import json
import pandas as pd

# 读取文件并解析顶层数组
with open('/content/Top100.json', 'r') as f:
    raw_data = json.load(f)

# 遍历每个元素，解析"0"对应的JSON字符串
parsed_data = [json.loads(item['0']) for item in raw_data]

# 转换为目标DataFrame
df3 = pd.DataFrame(parsed_data)

两种方法最终都会得到按danceability、energy、key等字段拆分的DataFrame，方法二更适合数据量较大的场景。

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