使用pandas访问API返回的JSON嵌套字段时触发KeyError该如何解决

• 核心原因

触发KeyError的核心原因有两个：

1. df['trainingInput']列存储的是字符串格式的字典，不是Python原生的字典对象，无法直接通过字典key取值
2. 多引号的写法错误，额外的引号会被识别为key的一部分，导致无法匹配到真实的字段名

• 解决步骤

1. 先将trainingInput列的字符串转为原生字典，推荐用安全的ast.literal_eval方法：

import ast
# 转换列格式，已兼容部分行值为空的场景
df['trainingInput'] = df['trainingInput'].apply(lambda x: ast.literal_eval(x) if isinstance(x, str) else x)

2. 从转换后的字典列提取字段，用get方法做容错处理，避免部分行无对应字段时报错：

df['region'] = df['trainingInput'].apply(lambda x: x.get('region'))
df['serviceaccount'] = df['trainingInput'].apply(lambda x: x.get('serviceAccount'))

3. 如果是从原始job变量取值，直接使用常规引号写法即可，不要加多余引号：

# 正确写法
region = job['trainingInput']['region']
service_account = job['trainingInput']['serviceAccount']

• 排查验证方法
  执行print(type(df['trainingInput'].iloc[0]))，如果输出为<class 'str'>则说明确实是格式未转换的问题，转换后输出为<class 'dict'>即可正常取值。
  如果你的原始JSON存在示例中多余逗号的语法问题，需要先清理异常符号后再做解析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maa