Python pandas深层嵌套JSON转CSV的末列标准化问题求解

import pandas as pd
import json

# 读取JSON文件
with open('Performance_Interface_data.json') as f:
    data = json.load(f)

# 多层嵌套展开
df = pd.json_normalize(
    data['abcd-performance:output']['performance'],
    # 指定要展开的深层嵌套数组路径
    record_path = ['sample', 'attribute'],
    # 指定需要保留的上层公共字段
    meta = [
        ['sample', 'objectId'],
        ['sample', 'ifName'],
        ['sample', 'timeStamp'],
        ['sample', 'type'],
        ['sample', 'invalid']
    ],
    # 字段名拼接用下划线
    sep = '_'
)

# 重命名参数、值列匹配预期格式
df.rename(
    columns = {
        'parameter': 'sample_attribute_parameter',
        'value': 'sample_attribute_value'
    },
    inplace = True
)

# 调整列顺序符合要求
df = df[['sample_objectId', 'sample_ifName', 'sample_timeStamp', 'sample_type', 'sample_invalid', 'sample_attribute_parameter', 'sample_attribute_value']]

# 导出为分号分隔的CSV
df.to_csv('output.csv', sep=';', index=False)

print(df.columns)
print(df)

运行后将自动展开所有嵌套的attribute字段，每个参数单独生成一行，列名完全匹配要求的格式。每个原始sample条目会根据attribute数组的长度生成对应行数的记录，不会丢失数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ritesh Jain