jsonファイルから変換されたcsvファイルをもっと扱いやすくしたい

pandasでcsv形式にしました。扱いにくく困っています。
変換されたcsvファイルです。

,results
0,"{'series': [{'name': 'tempra', 'columns': 
['time', 'channel', 'counter', 'debug', 'dev_id', 'gtw_id', 'gw_lat', 'gw_lng', 'humidity', 'lat', 'lng', 'loc_name', 'port', 'pressure', 'rssi', 'site_id', 'snr', 'temp', 'volt'],
 'values': [['2020-05-28T13:41:43.290263351Z', 5, 0, None, 'm130', 'eui-00800000a00042f1', 34.0000, 138.0000, None, 34.617293, 138.197236, '新谷南', None, None, -56, '3', 6.8, 18.3, 2.7800000000000002],
 ['2020-05-28T13:41:21.17467173Z', 7, 0, None, 'cha020', 'eui-00800000a00042e4', 34.7002, 138.15964, 96.5, 34.694145, 138.0000, '倉庫前', None, 1003.1, -115, '11', -13, 17.6, 3.47]

ほしい情報はtimeとloc_nameとtempで最終的には下のような表を作りたいです。

元のjsonファイルです。

{
  "results": [
    {
      "series": [
        {
          "name": "tempra",
          "columns": [
            "time",
            "channel",
            "counter",
            "debug",
            "dev_id",
            "gtw_id",
            "gw_lat",
            "gw_lng",
            "humidity",
            "lat",
            "lng",
            "loc_name",
            "port",
            "pressure",
            "rssi",
            "site_id",
            "snr",
            "temp",
            "volt"
          ],
          "values": [
            [
              "2020-05-28T13:41:43.290263351Z",
              5,
              0,
              null,
              "m130",
              "eui-00800000a00042f1",
              34.000,
              138.000,
              null,
              34.0000,
              138.0000,
              "新谷南",
              null,
              null,
              -56,
              "3",
              6.8,
              18.3,
              2.78
            ],

なにをどうすればいいのかすらわかない状態です。
ご教授いただければ嬉しいです。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

前回、回答してるんですけどね…
最終目的がCSVでは無く表データなら結果をpandasに入れます。

python
1import json
2import pandas as pd
3with open('in.json') as f:
4    data=json.load(f)['results'][0]['series'][0]
5cols=data['columns']
6vals=data['values']
7
8df=pd.DataFrame(vals,columns=cols)
9print(df[["time","loc_name","temp"]])
10
11#                              time loc_name  temp
12# 0  2020-05-28T13:41:43.290263351Z     koko  18.3
13# 1   2020-05-28T13:41:21.17467173Z     momo  17.6