pandas.json_normalize无法遍历JSON所有层级的扁平化问题求解

核心是给json_normalize正确配置record_path（指定最内层待展开的数组路径）和meta（指定需要保留的上层公共字段），你的JSON结构嵌套路径为data → Responses → lines → vehiclePositions，最内层的单条记录存放在vehiclePositions数组中，调整后代码如下：

import pandas as pd
import json

# 建议用with语句管理文件句柄，避免资源泄露
with open("vp1.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    json_obj = json.load(f)

df = pd.json_normalize(
    data=json_obj["data"],
    # 逐层写最内层待展开数组的路径
    record_path=["Responses", "lines", "vehiclePositions"],
    # 填写需要保留的上层字段，嵌套字段按层级写数组路径
    meta=[
        # 根层级的time字段
        "time",
        # lines层级的lineId字段
        ["Responses", "lines", "lineId"]
    ],
    # 可选配置：自定义层级字段的分隔符，默认是英文句号
    sep="_"
)

执行后生成的DataFrame每一行对应一条车辆位置记录，包含字段：time、lineId、directionId、distanceFromPoint、pointId，实现全层级扁平化。
如果后续有新增的嵌套层级，只要在record_path中补充对应路径，在meta中添加需要保留的上层字段即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abdel