嵌套字典结构JSON文件转换为指定格式Pandas DataFrame问题求解

1. pd.json_normalize的record_path参数要求指向的JSON节点为列表类型，当前JSON中quiz节点为字典结构，不符合参数要求，因此抛出类型错误。
2. 仅指定max_level=2时，方法只会将所有嵌套字段拍平为带层级前缀的列，输出单行结果，无法拆分出多个题目行，不符合预期。

import json
import pandas as pd

# 读取JSON文件
with open("json2.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

rows = []
# 提取所有行共用的公共字段
common_fields = {k: v for k, v in data.items() if k != "quiz"}

# 遍历quiz下的学科分类
for subject, question_map in data["quiz"].items():
    # 遍历每个学科下的所有题目
    for q_id, q_content in question_map.items():
        row = {
            "quiz": subject,
            q_id: q_id,
            **q_content,
            **common_fields
        }
        rows.append(row)

# 生成DataFrame并调整列顺序为预期格式
df = pd.DataFrame(rows)[["quiz", "q1", "q2", "question", "options", "answer", "test_dict", "summary", "viewer rating"]]

生成的DataFrame会自动将不存在的q1/q2列填充为NaN，列表、字典类型的字段（options、test_dict）会保留原类型存储，公共字段summary和viewer rating会在所有行复用，完全符合你给出的目标结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者r21