如何在Pandas DataFrame中提取JSON数组内同名键的列

你可以通过提取每个列表中的name值并转换为多列DataFrame的方式实现需求，具体步骤如下：

步骤1：构造示例数据（模拟你的场景） #

import pandas as pd

data = {
    'agencies': [
        [{'id': 29, 'name': 'Air Force, Dept of'}, {'id': 2, 'name': 'HOUSE OF REPRESENTATIVES'}, {'id': 1, 'name': 'SENATE'}],
        [{'id': 29, 'name': 'Air Force, Dept of'}, {'id': 2, 'name': 'HOUSE OF REPRESENTATIVES'}, {'id': 1, 'name': 'SENATE'}],
        [{'id': 2, 'name': 'HOUSE OF REPRESENTATIVES'}, {'id': 1, 'name': 'SENATE'}],
        [{'id': 2, 'name': 'HOUSE OF REPRESENTATIVES'}, {'id': 1, 'name': 'SENATE'}],
        [{'id': 2, 'name': 'HOUSE OF REPRESENTATIVES'}, {'id': 1, 'name': 'SENATE'}]
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：提取name并转换为多列 #

# 提取每行的name列表，转换为Series（自动拆分为多列）
names_df = df['agencies'].apply(lambda x: pd.Series([d['name'] for d in x]))

# 重命名列名为name_1、name_2...name_n
names_df.columns = [f'name_{i+1}' for i in names_df.columns]

# 合并到原DataFrame（可选：删除原agencies列）
result = pd.concat([df.drop('agencies', axis=1), names_df], axis=1)

最终输出结果 #

name_1                      name_2    name_3
0  Air Force, Dept of  HOUSE OF REPRESENTATIVES  SENATE
1  Air Force, Dept of  HOUSE OF REPRESENTATIVES  SENATE
2  HOUSE OF REPRESENTATIVES                 SENATE     NaN
3  HOUSE OF REPRESENTATIVES                 SENATE     NaN
4  HOUSE OF REPRESENTATIVES                 SENATE     NaN

说明 #

• 该方法会自动根据所有行中列表的最大长度生成对应数量的列，长度不足的行自动补NaN，完全匹配你的需求。
• 针对20000行的数据集，这个方法的执行效率足够，无需额外优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jd_h2003