如何将加密货币API返回的嵌套JSON转为指定列的Pandas DataFrame？

我有如下加密货币交易所API返回的JSON数据（已转为合法JSON）：

[{'currency_pair': 'UOS_USDT',
  'orders': [{'account': 'spot',
              'amount': '1282.84',
              'create_time': '1655394430',
              'create_time_ms': 1655394430129,
              'currency_pair': 'UOS_USDT',
              'fee': '0',
              'fee_currency': 'UOS',
              'fill_price': '0',
              'filled_total': '0',
              'gt_discount': False,
              'gt_fee': '0',
              'iceberg': '0',
              'id': '169208865523',
              'left': '1282.84',
              'point_fee': '0',
              'price': '0.1949',
              'rebated_fee': '0',
              'rebated_fee_currency': 'USDT',
              'side': 'buy',
              'status': 'open',
              'text': 'apiv4',
              'time_in_force': 'gtc',
              'type': 'limit',
              'update_time': '1655394430',
              'update_time_ms': 1655394430129}],
  'total': 1},
 {'currency_pair': 'RMRK_USDT',
  'orders': [{'account': 'spot',
              'amount': '79.365',
              'create_time': '1655394431',
              'create_time_ms': 1655394431249,
              'currency_pair': 'RMRK_USDT',
              'fee': '0',
              'fee_currency': 'RMRK',
              'fill_price': '0',
              'filled_total': '0',
              'gt_discount': False,
              'gt_fee': '0',
              'iceberg': '0',
              'id': '169208877018',
              'left': '79.365',
              'point_fee': '0',
              'price': '2.52',
              'rebated_fee': '0',
              'rebated_fee_currency': 'USDT',
              'side': 'buy',
              'status': 'open',
              'text': 'apiv4',
              'time_in_force': 'gtc',
              'type': 'limit',
              'update_time': '1655394431',
              'update_time_ms': 1655394431249}],
  'total': 1}]

尝试过以下转换方式：

df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data["orders"])
df = pd.DataFrame(data["currency_pair"]["orders"])

要么出现TypeError: list indices must be integers or slices, not str错误，要么生成的DataFrame中orders对象未被展开。需要生成包含["currency_pair", "amount", "create_time", "price", "side"]列的DataFrame。

方法1：使用json_normalize快速展开嵌套数据 #

Pandas的json_normalize工具可以直接处理嵌套JSON结构，自动展开orders列表并关联外层的currency_pair字段：

import pandas as pd

# 假设data是已转换完成的JSON列表
df = pd.json_normalize(data, record_path='orders', meta='currency_pair')
# 筛选目标列
df = df[['currency_pair', 'amount', 'create_time', 'price', 'side']]

方法2：手动遍历构造数据列表 #

如果不想依赖json_normalize，可以手动遍历每个条目提取所需字段：

import pandas as pd

result_list = []
for item in data:
    pair = item['currency_pair']
    for order in item['orders']:
        result_list.append({
            'currency_pair': pair,
            'amount': order['amount'],
            'create_time': order['create_time'],
            'price': order['price'],
            'side': order['side']
        })
df = pd.DataFrame(result_list)

最终结果示例 #

两种方法都会生成如下结构的DataFrame：

错误原因说明 #

• pd.DataFrame(data)：直接转换会将orders列保留为列表对象，无法展开嵌套字段
• data["orders"]：data是列表类型，不能用字符串作为索引，因此触发TypeError
• data["currency_pair"]["orders"]：同样犯了列表用字符串索引的错误，逻辑不成立

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1903663