因值中存在冒号无法从JSON列表创建pandas DataFrame问题求助

• 最优方案：你的源数据本身就是Python字典组成的列表，完全不需要走JSON序列化再用read_json加载的流程，直接创建DataFrame即可规避所有特殊字符导致的解析问题，也不需要单独校验任何字段，完全适配动态的键值结构：

import pandas as pd

dt=[{'lineno': '3544', 'sku': 'B2039P015DP', 'status': 'Shipped', 'order_qty': '4', 'openQty': '0', 'wipQty': '0', 'shippedQty': '2', 'closedQty': '0', 'closed_date': '', 'returnedQty': '0', 'deliveredQty': '0', 'imageUrl': 'https://d2p3w.cloudfront.net/pub/media/catalog/product/b/2/b2039p010ds.jpg', 'itemName': 'Primo Brown Cube Box, 5Ply, (20"x10"x10"), Pack of 15', 'price': '1033.76000', 'udf1': None, 'udf2': None, 'udf3': None, 'udf4': None, 'udf5': None, 'internalLineNo': '1'}]
dummy = pd.DataFrame(dt)

• 若你有特定场景必须走JSON序列化再加载的流程，可以给read_json添加dtype=False参数关闭自动类型推断，避免解析特殊字符时误判格式出错，同样不需要单独处理任何字段：

import json
import pandas as pd

dt=[{'lineno': '3544', 'sku': 'B2039P015DP', 'status': 'Shipped', 'order_qty': '4', 'openQty': '0', 'wipQty': '0', 'shippedQty': '2', 'closedQty': '0', 'closed_date': '', 'returnedQty': '0', 'deliveredQty': '0', 'imageUrl': 'https://d2p3w.cloudfront.net/pub/media/catalog/product/b/2/b2039p010ds.jpg', 'itemName': 'Primo Brown Cube Box, 5Ply, (20"x10"x10"), Pack of 15', 'price': '1033.76000', 'udf1': None, 'udf2': None, 'udf3': None, 'udf4': None, 'udf5': None, 'internalLineNo': '1'}]
dummy = pd.read_json(json.dumps(dt), orient='records', dtype=False)

以上两种方案都兼容任意字段的特殊字符，不需要针对特定键值对做额外处理，支持动态加载结构变化的数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shashank Trivedi