使用Python如何将pandas中JSON格式列的元素拆分为多行数据

直接用pandas内置的explode和json_normalize组合即可实现需求，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你从数据库导入的原始DataFrame命名为df
# 第一步：将employee info列的列表结构展开为多行
df_exploded = df.explode('employee info', ignore_index=True)

# 第二步：把每行的字典格式员工信息拆分为独立的emp_name、emp_id列
df_emp = pd.json_normalize(df_exploded['employee info'])

# 第三步：拼接管理者ID和拆分后的员工字段，得到最终结果
final_df = pd.concat([df_exploded[['manager id']], df_emp], axis=1)

如果从数据库导出时employee info列被识别为字符串而非Python列表，需要先做格式转换：

import ast
df['employee info'] = df['employee info'].apply(ast.literal_eval)

运行完成后final_df就是你需要的输出格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shay D