使用records = pandas.read_json(path)将JSON文档导入到pandas数据框中，其中path是JSON文档的预定义路径，我发现结果数据框“记录”的某些列的内容不仅仅是字符串正如所料。相反，这样一列中的每个“单元格”都是一个数组，包含一个单独的元素 - 感兴趣的字符串。这使得使用布尔索引选择列变得困难。例如，Ipython中的records[records['category']=='Python Books']输出一个空数据帧;如果“cells”包含字符串而不是字符串数组，则输出将非空，包含与python书籍对应的行。
我可以修改JSON文档，以便“记录”正确读取字符串。但有没有办法直接修改“记录”，以某种方式将单元素数组剥离到元素本身？
答案 0 :(得分：1)
更新：在澄清之后，我相信这可能会实现您的目标，同时将其限制为对数据的单次迭代：
nested_column_1 = records["column_name_1"]
nested_column_2 = records["column_name_2"]
clean_column_1 = []
clean_column_2 = []
for i in range(0, len(records.index):
clean_column_1.append(nested_column_1[i][0])
clean_column_2.append(nested_column_2[i][0])
然后将clean_column列表转换为系列，就像您在评论中提到的那样。显然，您可以根据需要创建尽可能多的nested_column和clean_column列表，并在循环中更新它们。
您可以通过记录＆＃34;问题＆＃34;来轻松地概括这一点。列并使用它来创建数据结构来管理嵌套/清理列表，而不是像我在我的示例中那样明确地声明它们。但我认为这可能会更清楚地说明这种方法。
显然，这假设所有列都具有相同数量的元素，这可能不是您案例中的有效断言。
原始答案：
很抱歉，如果我过度简化或误解了这个问题，你可以这样做吗？
simplified_list = [element[0] for element in my_array_of_arrays]
或者，如果你不是一次性需要整个事情，那么只需要一个发电机：
simplifying_generator = (element[0] for element in my_array_of_arrays)