嵌套列字符串转JSON时单双引号冲突引发JSONDecodeError如何解决

核心思路：你要解析的内容本质是Python字典的字面量格式，不是标准JSON，不需要手动替换引号，直接用Python官方的ast.literal_eval工具解析即可，原生兼容两类场景。

操作步骤 #

• 导入依赖库

import ast
import pandas as pd
from pandas import json_normalize

• 直接解析嵌套列内容
  不需要做任何引号替换操作，直接调用ast.literal_eval解析，自动兼容单引号包裹属性、转义单引号的场景：

df['parsed_content'] = df['column'].apply(ast.literal_eval)

• 生成结构化DataFrame
  解析完成后直接用json_normalize展开嵌套值即可：

final_df = json_normalize(df['parsed_content'])

脏数据兼容处理 #

如果数据中存在空值、格式错误的异常内容，可以加异常捕获逻辑避免批量处理中断：

def safe_parse(input_str):
    try:
        return ast.literal_eval(input_str)
    except (ValueError, SyntaxError, TypeError):
        # 异常场景可根据需求返回空字典、NaN或原字符串
        return {}

df['parsed_content'] = df['column'].apply(safe_parse)

原理说明：手动替换引号会破坏字符串内部的转义语义，导致原本合法的转义单引号变成非法的JSON格式。ast.literal_eval是专门用于安全解析Python字面量（字典、列表、元组等）的工具，原生支持Python语法的单引号、转义字符规则，完全不需要提前做字符串修正操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phelipe