在数据驱动的 2026 年，作为数据工程师或分析师，我们几乎每天都在与半结构化数据打交道。JSON 依然是 Web API 和 NoSQL 数据交换的“通用语言”。然而，当我们尝试将这些层级分明的数据塞进 Pandas DataFrame 进行分析时，事情往往会变得棘手。一个充满嵌套字典和列表的 DataFrame 不仅难以阅读，更是向量化计算的噩梦。
为什么我们需要“扁平化”？
让我们思考一下这个场景：假设你刚从某个现代 SaaS 平台的 API 获取了用户数据。原始数据往往包含多层嵌套，就像俄罗斯套娃一样。如果我们直接将其加载，DataFrame 中的某一列可能会包含整个字典对象，导致你无法直接进行 INLINECODEe3b12efe 或 INLINECODE21142130 操作。
扁平化的本质，是将这种非结构化的树状结构，转换为关系型数据库风格的二维表格。这不仅便于分析，更是为了让后续的 AI 辅助分析工具能够更好地理解数据上下文。
核心工具：json_normalize() 的进化
在 Pandas 的生态系统中，INLINECODEc66555ae 一直是处理此类任务的利器。虽然社区中不断涌现出专门处理嵌套数据的新库（如 INLINECODEffaafb3f 或 INLINECODEcf01d4ba），但 INLINECODE2744e44d 凭借其与 Pandas 生态的无缝集成，依然是我们在 2026 年的首选。
实战演练：从基础到进阶
#### 示例 1：处理多层嵌套字典
这是最常见的情况。我们在处理用户画像数据时，经常遇到这种结构。请注意我们如何处理字段中的缺失值，这在真实生产环境中非常普遍。
import pandas as pd
# 模拟带有缺失值的嵌套数据
data = [
{
"id": 101,
"name": "Alice",
"contact": {"email": "[email protected]", "phone": "123-456"},
"social": {"twitter": "@alice"}
},
{
"id": 102,
"name": "Bob",
"contact": {"email": "[email protected]"}, # 注意：Bob 缺少 phone 和整个 social 字段
# social 字段完全缺失
}
]
# 我们使用 sep=‘_‘ 来生成符合 Python 风格的列名
# errors=‘ignore‘ 确保即使某些键缺失，程序也不会崩溃
df = pd.json_normalize(data, sep=‘_‘, errors=‘ignore‘)
print(df)
输出结果：
id name contact_email contact_phone social_twitter
0 101 Alice [email protected] 123-456 @alice
1 102 Bob [email protected] NaN NaN
在这个例子中，我们不仅展示了扁平化，还展示了 Pandas 对稀疏数据的强大处理能力。
#### 示例 2：使用 record_path 处理“一对多”关系
当我们处理电商订单或 IoT 设备传感器数据时，通常会遇到“父记录-子记录”的结构。record_path 参数允许我们将内部列表“炸”裂成多行，同时保留父级信息。这是一个稍显复杂但极其强大的功能。
import pandas as pd
data = [
{
"order_id": "ORD-2026-001",
"customer": "Alice",
"status": "Shipped",
"items": [
{"sku": "P1", "qty": 2, "price": 99.0},
{"sku": "P2", "qty": 1, "price": 49.5}
]
},
{
"order_id": "ORD-2026-002",
"customer": "Bob",
"status": "Processing",
"items": [
{"sku": "P3", "qty": 5, "price": 10.0}
]
}
]
# 这里我们指定 ‘items‘ 作为行数据的来源
# meta 参数用于将外部的 ‘order_id‘ 和 ‘customer‘ 复制到每一行中
df = pd.json_normalize(
data,
record_path=[‘items‘],
meta=[‘order_id‘, ‘customer‘, ‘status‘],
sep=‘_‘
)
print(df)
代码解读：
在这个例子中，INLINECODEbb9e5c06 告诉 Pandas：DataFrame 的每一行应该对应 INLINECODEa9688216 列表中的一个元素。而 meta 参数则像是一个“粘合剂”，把订单头信息带下来。这样，我们既保留了上下文，又得到了适合分析的商品级数据。
2026 开发新范式：AI 辅助与工程化实践
在现代开发工作流中，尤其是当我们大量使用 AI 编程助手（如 GitHub Copilot 或 Cursor）时，处理数据提取的方式正在发生变化。我们不再仅仅是编写脚本，而是在构建数据管道。
#### 最佳实践 1：性能优化与大数据策略
在 2026 年，内存虽然廉价，但数据量的增长速度更快。如果你直接使用 pd.read_json() 加载一个 500MB 的嵌套 JSON 文件，你的笔记本电脑风扇可能会像直升机一样起飞。
我们的建议：
- 流式读取：使用 Python 标准库的 INLINECODE73236163 模块结合 INLINECODE0fc883ae 库，按需解析，而不是一次性加载到内存。
- 分块处理：如果可能，让上游 API 支持分页。
- 类型指定：在 INLINECODE77ee3a55 后，立即显式转换数据类型（INLINECODE54fde8c7）。这能显著降低内存占用，因为 Pandas 默认推断类型时可能会使用高内存占用的
object类型。
# 类型转换的最佳实践
df[‘price‘] = df[‘price‘].astype(‘float32‘)
df[‘qty‘] = df[‘qty‘].astype(‘int16‘)
#### 最佳实践 2：错误处理与数据清洗
在生产环境中，数据永远是脏的。我们可能会遇到某个字段的类型突然从 INLINECODE02ff5ff8 变成了 INLINECODE0c77bd5c（比如日志记录错误）。
不要让你的 ETL 脚本在凌晨 3 点因为一个 INLINECODE96178b87 而崩溃。始终在 INLINECODE6ac74c6a 外层包裹 INLINECODE981333c9 块，或者利用 INLINECODE94025fe6 参数并记录警告日志。
总结
通过 INLINECODE33cd7733，我们拥有了将复杂的 JSON 世界驯服为结构化表格的能力。掌握了 INLINECODEf1d9e65c 和 meta 参数，你基本上可以处理 90% 的 API 返回数据。
随着我们向 2026 年迈进，结合 AI 辅助编码和严谨的工程化思维，我们可以构建出更加健壮、高效的数据处理管道。下次当你面对一堆乱糟糟的大括号时，不要慌，试着运行一下 json_normalize，你会发现数据的秩序之美。