使用pyarrow保存嵌套列，以便稍后使用pandas进行分析

有没有一种方法可以强制一个简单嵌套列的数据类型（DICT列表）。如果我将列保存为字符串，那么我需要使用

.apply（literal_eval）

将列返回到列表中，以使用

pd.json_normalize（）

取消对它的测试，但这会产生将字符串转换为布尔值或整数等副作用

例如，下面的代码可能会失败，因为某些行的值是布尔值或整数（甚至是列表）。有没有办法强制这些类型为字符串

custom_field = pa.struct([pa.field('id', pa.string()),
                          pa.field('value', pa.string()),
])
schema = pa.schema([("custom_fields", pa.list_(custom_field))])

我的第二个问题是关于更复杂的领域。特别是使用Zendesk REST API，我可以检索某些可以包含许多嵌套元素的字段。我并不总是需要扩展每个字段，因此我的目标是将嵌套列保存为dict列表，因此，将来当我将表读入pandas时，如果需要，我可以直接在列上使用pd.json_normalize（）将字段扩展为行。不过，我还没有想出一个办法来做到这一点

使用下面来自Zendesk聊天API的示例，我是否有办法将“Web页面”字段保存为列表/结构类型？我不想现在就放弃它，但也许将来我需要这样做

我希望这是可能的，因为像Zendesk票证审计这样的某些端点具有非常嵌套的数据。一个嵌套字段将导致另一个嵌套字段，该字段将导致另一个嵌套字段，依此类推。我无法知道每个字段的所有可能键、值和类型，而且大多数字段只与总行的一小部分相关