我正在使用 pandas.io.json.json_normalize()将一些 json 转换为数据框，然后通过 df.to_sql() 将其推送到 SQLite 数据库.
但是，我得到了 sqlite3.InterfaceError: Error binding parameter 1 - probably unsupported type.在进行此操作时，我认为是由于我的 json 字段之一是空数组。
我知道我可以将额外的路径参数传递给 json_normalize让它提取数组值并使用父数据扩充行:
json_normalize(json_data, 'field_name_of_empty_array_value')
但是我不能在这个实例中使用它，因为数组是空的，所以它不返回任何值。
有没有办法将空列表值设置为None ，或通过 json_serialize 序列化空列表功能？或者我需要在返回的 dataFrame 上执行此操作吗？ ？
我想了解这是否可行的原因是在处理更困难的问题时限制复杂性 json它可能在其结构深处嵌套了空数组值。
我已经搜索了这个具体问题，但似乎找不到处理这个具体案例的示例，而且不确定 docs覆盖它。
谢谢
最佳答案
我认为这是不可能的。因此，我在完整的 json 对象上使用 json_normalize ，然后根据需要使用 DataFrame 操作进行拆分，然后再转换回 json 通过 df.to_json，并使用带有不同参数的 json_normalize - 具体来说，record_path 参数基于数组创建记录根据需要输入。
关于python - 使用具有空列表属性的 pandas.io.json.json_normalize()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50023807/