如何从Pandas DataFrame的JSON列提取指定字段生成新DataFrame

你不需要关心JSON内部的键顺序，JSON本身是无序键值对结构，直接通过键名取值就能拿到正确结果，不受排列顺序影响，以下是具体实现方案：

import pandas as pd
import json

# 假设你的原始DataFrame变量名为df
# 第一步：将Values列的JSON字符串转为Python字典
df["values_dict"] = df["Values"].apply(json.loads)

# 第二步：按字段名提取对应值，和JSON内部键顺序完全无关
# 用get方法可以避免部分JSON缺失目标键时报错，缺失时返回空值
df["Old"] = df["values_dict"].apply(lambda x: x.get("Old Value"))
df["New"] = df["values_dict"].apply(lambda x: x.get("New Value"))

# 第三步：生成目标格式的DataFrame
result_df = df[["ID", "Date", "Old", "New"]]

import pandas as pd
import json

# 直接解析Values列的JSON字段，合并到原DataFrame
df = df.join(pd.json_normalize(df["Values"].apply(json.loads)))

# 重命名字段后提取需要的列即可
result_df = df.rename(columns={"Old Value": "Old", "New Value": "New"})[["ID", "Date", "Old", "New"]]

针对你给出的示例数据，运行后得到的result_df输出如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike Sarnoski