如何在Python中将多个JSON响应合并为单个DataFrame

你的问题核心是两点：一是API返回的每个条目里output是双层嵌套列表，二是如果分多次请求获取单独字典，未先汇总成列表就会生成多个独立DataFrame。以下是两种可行的处理方式：

方法一：先标准化再扁平化嵌套列表 #

如果已经把所有API响应结果收集到一个列表中（比如data），可以先通过pd.json_normalize生成初始DataFrame，再提取output字段里的内层一维列表：

import pandas as pd

# 模拟收集到的API响应数据
data = [{'output':[[2,3,4]]}, {'output':[[6,3,7]]}]

# 生成初始DataFrame
df = pd.json_normalize(data)
# 提取output字段中的内层列表
df['output'] = df['output'].str[0]

方法二：预处理数据后再标准化 #

在传入pd.json_normalize之前，先把每个字典里的双层output列表展开，直接保留内层的一维列表，再生成DataFrame：

import pandas as pd

data = [{'output':[[2,3,4]]}, {'output':[[6,3,7]]}]
# 预处理每个条目，展开嵌套列表
processed_data = [{'output': item['output'][0]} for item in data]
# 生成目标DataFrame
df = pd.json_normalize(processed_data)

两种方法最终都会得到你期望的结果：

output
0 [2,3,4]
1 [6,3,7]

如果你的API是分多次请求返回单个字典，记得先把每次的response.json()结果追加到一个列表里，再用上述方法处理，避免生成多个独立的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sarandonga2912