使用pandas.json_normalize展开JSON列时如何保留原表其他列

实现方法 #

你可以直接将原始表需要保留的列与json_normalize的输出结果按列拼接即可，两者行数完全一致，行索引天然对应，不会出现错位问题：

import pandas as pd

df_final = pd.concat(
    [df[["API", "sp_name"]], pd.json_normalize(df["sp_input_params"])],
    axis=1
)

执行后得到的df_final会同时保留原表的API、sp_name列，以及展开后的req_url_query_params、req_body_params两列，行顺序和原始表完全对应。 #

进阶可选方案 #

如果你后续需要进一步将sp_input_params内部的数组成员展开为多行，可以直接在json_normalize中通过meta参数指定要保留的原始列，无需额外拼接：

# 示例：展开req_url_query_params数组为多行，同时保留原有API、sp_name列
df_final = pd.json_normalize(
    df.to_dict("records"),
    record_path=["sp_input_params", "req_url_query_params"],
    meta=["API", "sp_name"],
    record_prefix="url_query_param_"
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythondumb