如何将API的GET请求响应转换为pandas DataFrame并提取嵌套内容

直接提取API返回JSON中的leases字段传入DataFrame构造函数即可，是最简洁的实现方式：

r = requests.request("GET", get_url, headers=headers, data=payload)
df = pd.DataFrame(r.json()["leases"])

如果leases下的单条记录存在深层嵌套字段需要展平，可以使用目前pandas官方支持的pd.json_normalize方法：

注：你提到的已弃用的是旧版本位于pandas.io.json路径下的json_normalize，目前该方法已经迁移至pandas顶层命名空间，属于正式可用的公开API，不存在弃用问题。

# 适用于有嵌套字段需要展开的场景
df = pd.json_normalize(r.json()["leases"])

如果需要做异常兼容，避免响应中不存在leases字段时报错，可以加一层校验逻辑：

resp_data = r.json()
if "leases" in resp_data and isinstance(resp_data["leases"], list):
    df = pd.DataFrame(resp_data["leases"])
else:
    # 可自定义异常场景的处理逻辑，比如生成空DataFrame
    df = pd.DataFrame()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ariana20