如果某些子记录不存在，则python json.normalize错误

我需要帮助规范化DataFrame中的列。 这是输入

df={0:[{'code'：1，'Category'：'X'}，
{'Code'：2，'Category'：'Y'，'snapshots'：[{'Address'：{'City'：'City B'}]}，
{'Code'：3，'Category'：'Z'，'snapshots'：[{'Address'：{'City'：'City C'}]}
]
}
df=pd.DataFrame（df）

我的代码：

df_1=pd_json.json_normalize（df[0]，
meta=[“代码”]，
记录路径=[“快照”]，
记录_prefix=“快照”，
errors=“忽略”
)
df_2=（df_1.drop（'snapshots.Address'，1）
.assign（**df_1[“snapshots.Address”].dropna（）
.apply（pd.Series）。添加前缀（'snapshots.Address'））

错误：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：

文件“”，第5行，在 errors=“忽略”

文件 “C:\Users\my\u user\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\normalize.py”， 第267行，json_规范化 _递归提取（数据，记录路径，{}，级别=0）

文件 “C:\Users\my\u user\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\normalize.py”， 第244行，in_递归_提取 recs=_pull_字段（对象，路径[0]）

文件 “C:\Users\my\u user\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\normalize.py”， 第189行，在“拉”字段中 结果=结果[规格]

KeyError:“快照”

“代码=1”的数据帧中缺少“快照”。 我的想法是将“快照”添加到数据帧中缺少快照的位置。但我不知道怎么做

预期结果：

df_2
Out[617]：
代码：snapshots.Address.City
01南
1 2城市B
2 3城市C

它不起作用，因为您有一个值没有

快照

键，所以您需要使用：

df = pd.DataFrame(df[0]).iloc[:, 1:]
df['snapshots.Address.City'] = df.pop('snapshots').apply(lambda x: x[0]['Address']['City'] if x is not np.nan else x)
print(df)

输出：

   Code snapshots.Address.City
0     1                    NaN
1     2                 City B
2     3                 City C

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谢谢@U10转发。我试图在我的情况下修改它，但没有成功。如果“快照”中有更多列，则不仅仅是“地址”。此外，“地址”栏中不仅有“城市”栏。因此，结果中的列将是，例如：代码、snapshots.columnA、snapshots.columnB、snapshots.columnC、snapshots.Address.City、snapshots.Address.Street、snapshots.Address.postcode、snapshots.Address.Number等？？