Python - ネストされた辞書の値のn番目のレベルまで反復してデータフレームを作成します

このリンク/ウェブサイトから人間の病気の ICD-11 分類をダウンロードした json ファイルがあります。このデータには最大 8 レベルのネストがあります。例:

    "name":"br08403",
    "children":[
    {
        "name":"01 Certain infectious or parasitic diseases",
        "children":[
        {
            "name":"Gastroenteritis or colitis of infectious origin",
            "children":[
            {
                "name":"Bacterial intestinal infections",
                "children":[
                {
                    "name":"1A00  Cholera",
                    "children":[
                    {
                        "name":"H00110  Cholera"
                    }

このコードで試してみました:

def flatten_json(nested_json):
    """
        Flatten json object with nested keys into a single level.
        Args:
            nested_json: A nested json object.
        Returns:
            The flattened json object if successful, None otherwise.
    """
    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(nested_json)
    return out
df2 = pd.Series(flatten_json(dictionary)).to_frame()

私が得ている出力は次のとおりです:

name    br08403
children_0_name 01 Certain infectious or parasitic diseases
children_0_children_0_name  Gastroenteritis or colitis of infectious origin
children_0_children_0_children_0_name   Bacterial intestinal infections
children_0_children_0_children_0_children_0_name    1A00 Cholera
... ...
children_21_children_17_children_10_name    NF0A Certain early complications of trauma, n...
children_21_children_17_children_11_name    NF0Y Other specified effects of external causes
children_21_children_17_children_12_name    NF0Z Unspecified effects of external causes
children_21_children_18_name    NF2Y Other specified injury, poisoning or cer...
children_21_children_19_name    NF2Z Unspecified injury, poisoning or certain..

しかし、望ましい出力は、ネストされた名前キーの最後の深さに対応できる 8 列のデータフレームです。このようなもの：

何か助けていただければ幸いです

コードは次のようにデータフレームを作成して「name」プロパティを抽出しようとしました:

with open('br08403.json') as f:
    d = json.load(f)
df2 = pd.DataFrame(d)

data = []
for a in range(len(df2)):
#     print(df2['children'][a]['name'])
    data.append(df2['children'][a]['name'])
    for b in range(len(df2['children'][a]['children'])):
#         print(df2['children'][a]['children'][b]['name'])
        data.append(df2['children'][a]['children'][b]['name'])
        if len(df2['children'][a]['children'][b]) < 2:
            print(df2['children'][a]['children'][b]['name'])
        else:
            for c in range(len(df2['children'][a]['children'][b]['children'])):
#                 print(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['name'])
                data.append(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['name'])
                if len(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]) < 2:
                    print(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['name'])
                else:
                    for d in range(len(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['children'])):
#                         print(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['children'][d]['name'])
                        data.append(df2['children'][a]['children'][b]['children'][c]['children'][d]['name'])

しかし、私は次のような単純なリストを取得しています:

['01 Certain infectious or parasitic diseases',
 'Gastroenteritis or colitis of infectious origin',
 'Bacterial intestinal infections',
 '1A00  Cholera',
 '1A01  Intestinal infection due to other Vibrio',
 '1A02  Intestinal infections due to Shigella',
 '1A03  Intestinal infections due to Escherichia coli',
 '1A04  Enterocolitis due to Clostridium difficile',
 '1A05  Intestinal infections due to Yersinia enterocolitica',
 '1A06  Gastroenteritis due to Campylobacter',
 '1A07  Typhoid fever',
 '1A08  Paratyphoid Fever',
 '1A09  Infections due to other Salmonella',....

flatten_json から取得したものをもう一度確認し、それを必要な入力に変換するか、別の抽出関数 (自分で作成することもできます) を使用する必要があります。そのプロセスのどこで行き詰まっていますか?

2020 年 9 月 4 日 19:01

辞書を使用してデータフレームを作成し、ネストされた各子のプロパティの name プロパティにアクセスしてリストに追加しようとしましたが、構造化された方法で追加できませんでした。

2020 年 9 月 5 日 16:35

構造化リストの取り組みにより質問を更新しました

2020 年 9 月 5 日 16:44

単純なパンダのみの反復アプローチ。

res = requests.get("https://www.genome.jp/kegg-bin/download_htext?htext=br08403.keg&format=json&filedir=")
js = res.json()

df = pd.json_normalize(js)
for i in range(20):
    df = pd.json_normalize(df.explode("children").to_dict(orient="records"))
    if "children" in df.columns: df.drop(columns="children", inplace=True)
    df = df.rename(columns={"children.name":f"level{i}","children.children":"children"})
    if df[f"level{i}"].isna().all() or "children" not in df.columns: break

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