Python 如何将嵌套字典解析为数据帧？

我有一个JSON文件，每一行如下所示：

{
   "id": {
      "val": "dkjbskjb",
      "type": "cookie"
   },
   "country": "US",
   "region": "Blank",
   "events": [
      {
         "tap": "Device",
         "c": 98678,
         "ts": 12988685,
         "remove": [
            12,
            13
         ]
      }
   ]
}

我应该如何在python中解析它并将其保存到带有列的数据框中：

id、值、类型、国家、地区、事件

如何从事件创建列作为嵌套列表

---

然后

---

你做了什么来解决这个问题？在我看来，您需要的是指南/教程或文档，而不是堆栈溢出。我甚至不清楚如何从事件创建列是什么意思，因为它是一个嵌套列表。好吧，我将文件展平并对其进行分析，以便创建列，即使是为列表创建列！！但问题是，如何对整个数据集运行它。我发布了代码。我仍然不明白

事件的具体内容。实际文件中的“删除”部分数据在每行中的长度不同。您能否共享足够的数据，使格式及其怪癖变得明显？
def flatten_json(y):
out = {}

def flatten(x, name=''):
    if type(x) is dict:
        for a in x:
            flatten(x[a], name + a + '_')
    elif type(x) is list:
        i = 0
        for a in x:
            flatten(a, name + str(i) + '_')
            i += 1
    else:
        out[name[:-1]] = x

flatten(y)
return out

jsonObj = json.loads(behavior_s3['mess'][0])
flat = flatten_json(jsonObj)
results = pd.DataFrame()
special_cols = []

columns_list = list(flat.keys())
for item in columns_list:
   try:
    row_idx = re.findall(r'\_(\d+)\_', item )[0]
  except:
       special_cols.append(item)
       continue
 column = re.findall(r'\_\d+\_(.*)', item )[0]
 column = column.replace('_', '')

 row_idx = int(row_idx)
 value = flat[item]

 results.loc[row_idx, column] = value

for item in special_cols:
   results[item] = flat[item]