如何使用Python正确解析多个键相等的嵌套json

我对

flatte

/

json\u规范化

函数有问题。其中有一个嵌套的json，其中有6个“收据”，但展平这个json只会给我1行和1个收据，这也是最后一行，我需要所有6个数据帧

[
{
“_索引”：“数据包-2020-02-03”，
“\u类型”：“收据\u文件”，
“_分数”：空，
“_来源”：{
“层”：{
“框架”：{
“框架包装类型”：“25”，
“帧时间”：“2019年2月3日00:17:14.004011000 MSK”，
“帧偏移量_移位”：“0.000000000”，
“帧时间”——“2575325034.004011000”，
“帧时间增量”：“0.002843000”，
“帧时间增量显示”：“0.002843000”，
“相对帧时间”：“0.002852000”，
“帧编号”：“4”，
“frame.len”：“1294”，
“框架盖面”：“1294”，
“已标记帧”：“0”，
“frame.ignored”：“0”，
“帧协议”：“多个”
},
“收据”：{
“收据.命令长度”：“238”，
“receives.command_id”：“0x00000005”，
“收据序列号”：“47207”，
“收据.数据\u编码”：“0x00000000”，
“收据.数据编码树”：{
“receives.rps”：“0x00000000”，
“收据类型1数据编码”：{
“receipts.rps.rc_coding_group”：“0x00000000”，
“receives.rps.text_compression”：“0”，
“收据.rps.class_当前”：“0”，
“receives.rps.charset”：“0x00000000”
},
“收据类型2数据编码”：{
“receipts.rps.rpk.编码组”：“0x00000000”，
“receipts.rps.rpk.\u语言”：“0x00000000”
}
},
“收据.rc\u默认收据\u id:“0”，
“收据.rc_长度”：“117”，
“收据.收据”：“29831”，
“收据.选项参数”：{
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003002”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据。供应商_op:”47912“
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003001”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据.供应商操作”：“98982”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003004”，
“收据.选择参数”：“1”，
“收据。供应商_op”：“00”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003000”，
“收据.选择参数”：“4”，
“收据.供应商操作”：“23080”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003003”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据.供应商操作”：“29849”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x0000001e”，
“收据.选择参数”：“9”，
“收据。已接收的收据id:“949BB6DE”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00000427”，
“收据.选择参数”：“1”，
收据。收据状态：“2”
}
}
},
“收据”：{
“收据.命令长度”：“241”，
“receives.command_id”：“0x00000005”，
“收据序列号”：“47208”，
“收据.数据\u编码”：“0x00000000”，
“收据.数据编码树”：{
“receives.rps”：“0x00000000”，
“收据类型1数据编码”：{
“receipts.rps.rc_coding_group”：“0x00000000”，
“receives.rps.text_compression”：“0”，
“收据.rps.class_当前”：“0”，
“receives.rps.charset”：“0x00000000”
},
“收据类型2数据编码”：{
“receipts.rps.rpk.编码组”：“0x00000000”，
“receipts.rps.rpk.\u语言”：“0x00000000”
}
},
“收据.rc\u默认收据\u id:“0”，
“收据.rc_长度”：“117”，
“收据.收据”：“98341”，
“收据.选项参数”：{
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003002”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据.供应商操作”：“38220”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003001”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据.供应商_op”：“93813”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003004”，
“收据.选择参数”：“1”，
“收据。供应商_op”：“00”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003000”，
“收据.选择参数”：“4”，
“收据.供应商操作”：“98381”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00003003”，
“收据.选择参数”：“10”，
“收据.供应商操作”：“77371”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x0000001e”，
“收据.选择参数”：“9”，
“收据。已收到的收据id:“6DED391C”
},
“收据.选项参数”：{
“receipts.opt_param_标记”：“0x00000427”，
“收据.选择参数”：“1”，
收据。收据状态：“2”
}
}
},
“收据”：{
“收据.命令长度”：“238”，
“receives.command_id”：“0x00000005”，
“收据序列号”：“47209”，
“收据.数据\u编码”：“0x00000000”，
“收据.数据编码树”：{
“receives.rps”：“0x00000000”，
“收据类型1数据编码”：{
import pandas as pd

i_file_name = 'example.json'

df = pd.read_json(i_file_name)
df = pd.json_normalize(df['_source'])


df_json = df.to_json(orient='records')

df = pd.read_json(df_json, orient='columns')

df_melt = pd.melt(df, id_vars=['layers.frame.frame.time',
                          'layers.frame.frame.number'
                       value_vars=['layers.receipts'])

df_melt2 = pd.DataFrame(df_melt['value'].values.tolist(), index=df_melt)

df_melt_full = pd.concat([df_melt, df_melt2], axis=1)
df_melt_full = df_melt_full.drop(['value', 'variable'], axis=1)

df_melt_full_melt = pd.melt(df_melt_full, 
                            id_vars=['layers.frame.frame.time',
                                     'layers.frame.frame.number']
                           )

df_normalized = pd.json_normalize(df_melt_full_melt['value'])

df_final = pd.concat([df_melt, df_normalized], axis=1)