如何从字典嵌套列表字典结构的JSON类数据创建指定格式DataFrame

首先注意：你提供的原始类JSON数据存在语法笔误，{'url': 'gh', 'title': 'tr, 位置的字符串tr后缺失闭合单引号，处理前需要先修正该错误，否则Python无法正常解析数据。

实现步骤 #

全程基于pandas实现，无需额外第三方库，两种实现方式可按需选择：

• 基础循环写法（逻辑直观，易调试）
  先遍历所有外层字典拿到type值，再逐行展开内层的url、title记录，最后统一转成DataFrame：

  import pandas as pd
  
  # 修正语法错误后的原始数据
  raw_data = [
      {'expanded': [{'url': 'ab', 'title': 'bc'}, {'url': 'gh', 'title': 'tr'}, {'url': 'as', 'title': 'Sy'}, {'url': 'jk', 'title': 'kl'}]},
      {'inline': [{'url': 'hj', 'title': 'fdr'}, {'url': 'gh', 'title': 'lp'}, {'url': 'yr', 'title': 'ew'}]},
      {'inline': [{'url': 'ty', 'title': 'JEE .'}, {'url': 'ht', 'title': 'JEE .'}, {'url': 'lt', 'title': 'bus'}]}
  ]
  
  processed_rows = []
  # 遍历每组独立字典
  for group in raw_data:
      # 取当前组的type值和对应记录列表
      for data_type, records in group.items():
          # 逐行拆分每条url、title记录
          for single_rec in records:
              processed_rows.append({
                  "type": data_type,
                  "url": single_rec["url"],
                  "title": single_rec["title"]
              })
  
  df = pd.DataFrame(processed_rows)
  

• pandas内置方法简写（代码更简洁）
  利用json_normalize方法直接拍平嵌套结构，再调整列顺序即可：

  import pandas as pd
  
  raw_data = [
      {'expanded': [{'url': 'ab', 'title': 'bc'}, {'url': 'gh', 'title': 'tr'}, {'url': 'as', 'title': 'Sy'}, {'url': 'jk', 'title': 'kl'}]},
      {'inline': [{'url': 'hj', 'title': 'fdr'}, {'url': 'gh', 'title': 'lp'}, {'url': 'yr', 'title': 'ew'}]},
      {'inline': [{'url': 'ty', 'title': 'JEE .'}, {'url': 'ht', 'title': 'JEE .'}, {'url': 'lt', 'title': 'bus'}]}
  ]
  
  flat_records = []
  for group in raw_data:
      current_type = next(iter(group.keys()))
      for rec in group[current_type]:
          rec["type"] = current_type
          flat_records.append(rec)
  
  # 调整列顺序和你要求的type、url、title一致
  df = pd.json_normalize(flat_records)[["type", "url", "title"]]
  

输出结果 #

运行代码后得到的DataFrame格式如下，完全匹配字段映射要求：

type url  title
0   expanded  ab     bc
1   expanded  gh     tr
2   expanded  as     Sy
3   expanded  jk     kl
4     inline  hj    fdr
5     inline  gh     lp
6     inline  yr     ew
7     inline  ty  JEE .
8     inline  ht  JEE .
9     inline  lt    bus

你给出的期望输出示例存在几处笔误：比如将expanded错写为expended、遗漏了部分数据行、title值和对应url匹配错位，以上结果是基于原始数据的字段对应关系生成的正确输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aashish