使用Pandas解析REST API返回的嵌套JSON转DataFrame报KeyError如何解决

报错原因 #

你报错的核心原因是没有正确提取接口返回JSON里的表结构数据：接口返回的tables数组下的每个元素才是完整的表对象，包含columns（表头定义）和rows（行数据）两个核心字段，你直接把tables数组转DataFrame的话，生成的df列是name、columns、rows三个字段，自然找不到ApiId、count_这两个列。

修正后代码 #

import json
import pandas as pd
from tabulate import tabulate

# 原有接口响应解析逻辑保持不变
analytics_data = response_analytics.text
json_dict = json.loads(analytics_data)

# 核心修正逻辑：提取目标表的表头和行数据
# 取tables数组里的第一张表，如有多张表可遍历处理
target_table = json_dict["tables"][0]
# 从columns字段提取所有列名
col_names = [col["name"] for col in target_table["columns"]]
# 用行数据+列名生成DataFrame
df = pd.DataFrame(target_table["rows"], columns=col_names)

# 后续筛选、重命名、打印逻辑保持不变即可
cols_to_keep = ["ApiId", "count_"]
df_final = df[cols_to_keep]
df_final = df_final.rename(columns={"ApiId": "API Name", "count_": "Total requests"})

print(
    tabulate(
        df_final, showindex=False, headers=df_final.columns, tablefmt="psql", numalign="left"
    )
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amir