Python pandas解析API嵌套JSON数据报KeyError、TypeError问题求助

错误根本原因 #

• KeyError: 'XrfSurveys'：目标字段XrfSurveys不是JSON根级字段，存在更深的嵌套层级，或部分API响应中不存在该字段
• TypeError: list indices must be integers or slices, not str：取值过程中某一级节点返回的是列表类型，你直接使用字符串key对列表做索引操作

落地解决步骤 #

1. 先打印完整响应结构确认层级，先跑以下代码：

import json
import requests

# 替换为你自己的API请求逻辑
response = requests.get("你的API接口地址", headers=你的请求头)
response_json = response.json()

# 打印根节点类型和完整结构，确认目标字段路径
print("根节点类型：", type(response_json))
print("完整响应结构：\n", json.dumps(response_json, indent=2, ensure_ascii=False))

2. 按打印出来的层级写取值逻辑，加容错避免报错：
   举个通用参考示例，如果你打印后发现目标字段存在于data字段下的每个列表元素里，可直接套用：

import pandas as pd

target_fields = ["XrfSurveys", "XrfQaqcSurveys", "XrfCorrectedSurveys", "XrfQaqcCorrectedSurveys"]
result = []

# 根节点是列表就直接遍历，是字典就先取上一级节点
if isinstance(response_json, list):
    parent_nodes = response_json
else:
    # 替换为你实际的上一级字段名，比如data/result等
    parent_nodes = response_json.get("data", [])

for node in parent_nodes:
    for field in target_fields:
        # 不存在的字段默认返回空列表，避免KeyError
        field_value = node.get(field, [])
        if isinstance(field_value, list):
            result.extend(field_value)
        elif field_value:
            result.append(field_value)

3. 转DataFrame导出CSV：

df = pd.DataFrame(result)
# 用utf-8-sig编码避免Excel打开乱码
df.to_csv("xrf_export.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lowell Lowellcraft