如何将嵌套GeoJSON格式的JSON文件加载转换为pandas DataFrame

你加载的是标准GeoJSON格式数据，核心结构化数据全部存放在features字段中，使用pandas内置的json_normalize方法即可直接生成符合预期的结构化DataFrame，无需安装第三方工具。

完整代码示例 #

import json
import pandas as pd

# 加载JSON文件（你的原有代码）
data = json.load(open(r'替换为你的文件路径'))

# 提取features字段并规范化嵌套结构
df = pd.json_normalize(data['features'])

输出说明 #

生成的DataFrame会自动展开嵌套层级，包含以下列：

• type：要素类型
• properties.Name：区域名称
• properties.description：区域描述
• geometry.type：几何类型
• geometry.coordinates：多边形坐标数组

过往报错原因说明 #

• 执行pd.DataFrame(data)报错：JSON根节点下字段类型、长度不一致（type/name为字符串，crs为字典，features为列表），无法直接对齐生成表格。
• json-flatten模块导入报错：你安装的json-flatten包导入名为flatten，而非flatten_json，但本场景无需使用该工具。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jojo