将pandas.io.json.json_normalize（）与空列表属性

Question

我使用pandas.io.json.json_normalize()将一些json转换为数据帧，然后通过df.to_sql()将其推送到SQLite数据库。

但是，当我进行此操作时，我得到sqlite3.InterfaceError: Error binding parameter 1 - probably unsupported type.，我认为由于我的一个json字段是一个空数组。

我知道我可以将额外的路径参数传递给json_normalize，以使其获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，因此它不返回任何值。

有没有办法将空列表值设置为None，或通过json_serialize函数序列化空列表？或者我是否需要在返回的dataFrame？

上执行此操作

我想了解这是否可能的原因是在处理更难以json处理时可能会限制复杂性，lookbehind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，但似乎无法找到处理此特定案例的示例，并且不确定docs是否涵盖了该问题。

由于

Answer 1

我相信这是不可能的。相反，我在完整的json_normalize对象上使用json，然后使用DataFrame操作根据需要进行拆分，然后通过json转换回df.to_json，并使用json_normalize使用不同的参数 - 特别是record_path参数，根据需要根据数组条目创建记录。