python - 将foursquare场地类别层次结构JSON转换为pandas daframe直到显示所有不同级别的任何简单方法？

Question

Foursquare API 返回的 Foursquare 场地类别层次结构 JSON 如下，

{'meta': {'code': 200, 'requestId': '609185c5be490c4fa8b92cec'},
 'response': {'categories': [{'categories': [{'categories': [],
      'icon': {'prefix': 'https://ss3.4sqi.net/img/categories_v2/arts_entertainment/default_',
       'suffix': '.png'},
      'id': '56aa371be4b08b9a8d5734db',
      'name': 'Amphitheater',
      'pluralName': 'Amphitheaters',
      'shortName': 'Amphitheater'},
     {'categories': [],
      'icon': {'prefix': 'https://ss3.4sqi.net/img/categories_v2/arts_entertainment/aquarium_',
       'suffix': '.png'},
      'id': '4fceea171983d5d06c3e9823',
      'name': 'Aquarium',
      'pluralName': 'Aquariums',
      'shortName': 'Aquarium'},
      .
      .
      .
      .
      .
      .

有什么简单的方法可以将此 JSON 转换为类似于以下结构的 pandas 数据帧，直到包含每个 id？这种结构揭示了场地类别的层次结构。

我尝试了 pd.json_normalize 与 'record_path' 参数，但只能将 JSON 展平到指定的级别。所以不是所有的 id 都可以转换。或者我需要编写一些函数来实现这个目标？

任何帮助或建议将不胜感激！非常感谢！

标签： pythonjsondataframecategoriesfoursquare