提取 pandas 数据框中的嵌套 JSON

我正在尝试在以下 pandas 数据框中解压嵌套的 JSON：

           id                                                              info
0           0  [{u'a': u'good', u'b': u'type1'}, {u'a': u'bad', u'b': u'type2'}]
1           1  [{u'a': u'bad', u'b': u'type1'}, {u'a': u'bad', u'b': u'type2'}]
2           2  [{u'a': u'good', u'b': u'type1'}, {u'a': u'good', u'b': u'type2'}]

我的预期结果是：

           id        type1    type2
0           0        good     bad
1           1        bad      bad
2           2        good     good

我一直在寻找其他解决方案，包括json_normalize但不幸的是它对我不起作用。我应该将 JSON 视为字符串才能得到我想要的吗？或者有更直接的方法来做到这一点？

1. Use json_normalize处理一个list字典并在设置公共路径后将各个字典分成单独的系列，即info这里。然后，unstack+ 应用系列，该系列将向下附加到该级别。

from pandas.io.json import json_normalize

df_info = json_normalize(df.to_dict('list'), ['info']).unstack().apply(pd.Series)
df_info

2. 旋转DF带有可选的aggfunc处理重复的索引轴：

DF = df_info.pivot_table(index=df_info.index.get_level_values(1), columns=['b'], 
                         values=['a'], aggfunc=' '.join)

DF

3. 最后横向连接：

pd.concat([df[['ID']], DF.xs('a', axis=1).rename_axis(None, 1)], axis=1)

开始DF used:

df = pd.DataFrame(dict(ID=[0,1,2], info=[[{u'a': u'good', u'b': u'type1'}, {u'a': u'bad', u'b': u'type2'}], 
                                        [{u'a': u'bad', u'b': u'type1'}, {u'a': u'bad', u'b': u'type2'}],
                                        [{u'a': u'good', u'b': u'type1'}, {u'a': u'good', u'b': u'type2'}]]))