pandas读取JSON文件报解码意外字符ValueError如何解决

报错核心原因是待读取的JSON文件本身不符合语法规范，和pandas组件无关。
你提供的JSON内容中，键b的取值是字符串形式的{"c": 2}，但字符串内部的双引号没有做转义，和JSON结构用来标记边界的双引号产生了冲突：
错误片段："b": "{"c": 2}"
JSON解析器读到这段时，会把"b": "{后面的第二个双引号判定为字符串结束标记，后续的c就成了无意义的意外字符，直接抛出ValueError: Unexpected character found when decoding object value解码错误。

• 优先用Python标准库定位精确错误位置：不要直接用pandas读取，先用内置json模块加载文件，报错信息会给出明确的错误行列号，比pandas的报错提示更精准：

import json
with open("你的文件路径.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    json.load(f)

执行后抛出的错误会类似Expecting ',' delimiter: line 3 column 9 (char 24)，直接对应未转义双引号的具体位置。

• 对照JSON语法规范校验：JSON要求字符串内部的双引号必须加反斜杠\转义，否则会被识别为JSON结构的边界符号，重点检查所有字符串类型值里是否存在未转义的双引号、未闭合的括号等问题。

根据你对b字段的实际业务需求，二选一即可：

方案1：修正源JSON文件（优先推荐） #

如果b字段本身就是要存储嵌套结构化对象，不需要额外套字符串引号，直接删除多余的外层引号，写成合法JSON格式：

{
    "a": "1",
    "b": {"c": 2}
}

如果b字段确实需要存储字符串格式的JSON内容，就把字符串内部的所有双引号用反斜杠转义：

{
    "a": "1",
    "b": "{\"c\": 2}"
}

修正完成后，直接调用pandas.read_json()即可正常读取。

方案2：代码层面兼容（适用于源文件无法修改的场景） #

如果源文件是第三方生成、无法直接修改，可以先按纯文本读取内容，手动修正格式错误后再加载为DataFrame：

import pandas as pd
import json

# 先读取原始文本内容
with open("你的文件路径.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    raw_content = f.read()

# 根据实际错误场景选择修正逻辑
# 场景1：b字段应为嵌套对象，直接去掉错误包裹的字符串引号
fixed_content = raw_content.replace('"{', '{').replace('}"', '}')
# 场景2：b字段确实要存字符串JSON，转义内部双引号
# fixed_content = raw_content.replace('"{"c": 2}"', '"{\\"c\\": 2}"')

# 加载为DataFrame
df = pd.read_json(fixed_content)

# 如果b是字符串化JSON，可后续单独转成结构化对象
df["b"] = df["b"].apply(json.loads)

注意：如果JSON文件体积大、格式错误不固定，不要用硬编码字符串替换的方式处理，建议逐行做语法校验修正，避免替换逻辑误伤正常内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者You know who