jsonファイルを読み込んでpandasのDataFrameを返すスクリプト

read_json__normalize.py

from pandas import json_normalize
import json


def read_json__normalize(json_file, add_key_category: bool = True):
    """
    jsonファイルを読みこんでpandasのテーブル形式で返す
    出力されるテーブルの各列の意味は以下の通り
    * key_category : キーが階層的になっている場合、その一番上の階層での文字列
    * key : キー
    * value : 値
    * dtype : 値のデータ型
    """
    with open(json_file) as data_file:
        d = json.load(data_file)

    # df = json_normalize(d, 'result').assign(**d['status'])

    tmp = json_normalize(d)
    df = tmp.transpose().reset_index().rename(
        columns={"index": "key", 0: "value"})
    df['dtype'] = tmp.dtypes.values
    # df.sort_values(by='key', inplace=True)
    if add_key_category:
        # キーが「a.b」など階層的になっているとき、一番上の階層でのキー名(左記の例であれば「a」)を格納する
        df.insert(0, "key_category", df['key'].str.split(
            ".").apply(lambda v: v[0] if len(v) >= 2 else ""))
    return df

参考:

• pandas.json_normalize — pandas 1.2.4 documentation
• python - Read JSON to pandas dataframe - ValueError: Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering - Stack Overflow