如何从嵌套JSON文件读取指定键值存入Pandas后导出？

报错原因 #

• 键名匹配错误：你描述的结构里测试项对应的是Value键，但是代码里写的是RESULTS，键名不匹配导致取值路径错误。
• 类型不匹配报错：TypeError: list indices must be integers or slices, not str说明你当前访问的层级是列表类型，不是预期的字典类型，大概率是MEASUREMENTS节点或者测试名称对应的值被列表包裹，需要先取列表内的元素再访问字典键。
• 变量命名不规范：代码里用type作为变量名，覆盖了Python内置的type()函数，可能引发隐藏问题。

修复步骤 #

1. 先确认层级结构：拿到data['TESTS']['MEASUREMENTS']后可以先打印print(type(measurements), measurements)，确认该节点是字典还是被列表包裹。
2. 修正取值键名为实际存在的Value。
3. 简化循环逻辑，不需要额外维护索引计数器i，直接遍历测试名称即可。

修复后可运行代码 #

import json
import pandas as pd

# 此处替换为你所有JSON文件的路径列表
json_files = ["test1.json", "test2.json"]
# 存储所有文件提取结果的列表
all_records = []

for file in json_files:
    with open(file, encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
        # 提取时间信息
        date = data["INFO"]["TIME"][0:10]
        time = data["INFO"]["TIME"][11:]
        
        measurements = data["TESTS"]["MEASUREMENTS"]
        # 如果MEASUREMENTS是列表，解开注释下行取第一个元素即可
        # measurements = data["TESTS"]["MEASUREMENTS"][0]
        
        test_names = list(measurements.keys())
        # 单条记录结构，包含时间和所有测试值
        record = {"date": date, "time": time}
        for test_name in test_names:
            test_detail = measurements[test_name]
            # 如果测试详情是列表，解开注释下行取第一个元素即可
            # test_detail = test_detail[0]
            record[test_name] = test_detail["Value"]
        all_records.append(record)

# 转DataFrame导出为CSV
df = pd.DataFrame(all_records)
df.to_csv("test_output.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者WICHELON