Python 将嵌套json解包到数据帧中的有效方法

我有一个嵌套的json，我想把它转换成一个数据帧。我能够用json_normalize进行规范化

然而，数据帧中仍然有json层，我也希望将其解包。我怎样才能用最好的方式来做呢？在我目前正在做的项目中，我可能还要再处理几次这个问题

我的json如下所示

{
  "data": {
    "allOpportunityApplication": {
      "data": [
        {
          "id": "111111111",
          "opportunity": {
            "programme": {
              "short_name": "XX"
            }
          },
          "person": {
            "home_lc": {
              "name": "NAME"
            }
          },
          "standards": [
            {
              "constant_name": "constant1",
              "standard_option": {
                "option": "true"
              }
            },
            {
              "constant_name": "constant2",
              "standard_option": {
                "option": "true"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

使用了json规范化

standards_df = json_normalize(
    standard_json['allOpportunityApplication']['data'], 
    record_path=['standards'],
    meta=['id','person','opportunity']
)

这样我就得到了一个数据框，其中包含以下列：

constant\u name

，

standard\u option

，

id

，

person

，

opportunity

。问题在于数据

standard_选项

、

person

和

opportunity

都是json，内部只有一个选项

每列的当前输出和预期输出如下

标准期权 当前，“标准选项”列中的一项如下所示：

{'option': 'true'}  

{'programme': {'short_name': 'XX'}}

{'home_lc': {'name': 'NAME'}}       

我希望它是真实的

人 当前，“person”列中的一个项目如下所示：

{'option': 'true'}  

{'programme': {'short_name': 'XX'}}

{'home_lc': {'name': 'NAME'}}       

我希望它看起来像：

XX

机会 当前，“opportunity”列中的一项如下所示：

{'option': 'true'}  

{'programme': {'short_name': 'XX'}}

{'home_lc': {'name': 'NAME'}}       

---

我希望它看起来像：

NAME

可能不是最好的方法，但我认为它是有效的

standards_df['person']=（standards_df.loc[：，'person']
.apply（lambda x:x['home\u lc']['name']））
标准_df['opportunity']=（标准_df.loc[：，'opportunity']
.apply（lambda x:x['program']['short_name']））

constant\u name standard\u option.option id person opportunity
0 constant1 true 111111111名称XX
1 constant2 true 111111111名称XX

---

standard_选项

在我运行您的代码时已经很好了

可能不是最好的方法，但我认为它是有效的

standards_df['person']=（standards_df.loc[：，'person']
.apply（lambda x:x['home\u lc']['name']））
标准_df['opportunity']=（标准_df.loc[：，'opportunity']
.apply（lambda x:x['program']['short_name']））

constant\u name standard\u option.option id person opportunity
0 constant1 true 111111111名称XX
1 constant2 true 111111111名称XX

standard_选项

在我运行您的代码时已经很好了