Python 缺少密钥时使用json_normalize函数

我遇到了一个关于

json\u normalize

函数的问题。指定项可能缺少的键时，会抛出一个键错误。如您所见，

listpeomen

并不总是存在于文件中

df={'Links'：[{'id'：1，'Gender'：'X'}，
{'id'：2，'Gender'：'Y'，'listPeople'：[{'Person'：'John'，'Age'：42}]
]
}

test=json\u normalize（df，record\u path=“listPeople”，errors=“ignore”）
打印（测试）

根据，使用

errors=“ignore”

应该可以做到这一点，但这似乎不起作用

预期产出：

Person   Age
  NULL  NULL
  John    42

errors=“ignore”

适用于缺少的dict键，但您缺少一个可能包含多个dict的列表，并且您希望将其作为

记录路径传递。您可以用空值填充缺少的
列表人员
：

[i.update({'listPeople':[{'Person':None,'Age':None}]}) for i in df['Links'] if 'listPeople' not in i.keys()]

test = pd.json_normalize(df['Links'], record_path=['listPeople'], meta=['id','Gender'], errors = "ignore")

结果:

人
年龄
身份证件
性别
0
没有一个
楠
1.
X
1.
约翰
42
2.
Y
errors=“ignore”
适用于缺少的dict键，但您缺少一个可能包含多个dict的列表，并且您希望将其作为
记录路径传递。您可以用空值填充缺少的
列表人员
：

[i.update({'listPeople':[{'Person':None,'Age':None}]}) for i in df['Links'] if 'listPeople' not in i.keys()]

test = pd.json_normalize(df['Links'], record_path=['listPeople'], meta=['id','Gender'], errors = "ignore")

结果:

人
年龄
身份证件
性别
0
没有一个
楠
1.
X
1.
约翰
42
2.
Y