ネストがあるjsonをcsvに変換したい

やりたいこと

jsonを以下のようなcsvファイルに変換したいです
元のJSONファイル↓

json
1[
2    {
3        "copyright": "© Google",
4        "date": "2019-03",
5        "location": {
6            "lat": 36.09595147683597,
7            "lng": 140.0958098076157
8        },
9        "pano_id": "nxjc_m1rCt35lRgK0JMyNA",
10        "status": "OK",
11        "_file": "gsv_0.jpg"
12    },
13    {
14        "copyright": "© Google",
15        "date": "2019-06",
16        "location": {
17            "lat": 36.09572105125777,
18            "lng": 140.0960190499983
19        },
20        "pano_id": "3HSZ4wDm2EcGms3emO1m7g",
21        "status": "OK",
22        "_file": "gsv_1.jpg"
23    },

csv
1,copyright,date,lat,lng,pano_id,status,_file
20,© Google,2019-03-01,36.09595147683597,140.0958098076157
3,nxjc_m1rCt35lRgK0JMyNA,OK,gsv_0.jpg
41,© Google,2019-06--01,36.09572105125777,140.0960190499983,3HSZ4wDm2EcGms3emO1m7g,OK,gsv_1.jpg

現状の問題点

プログラミングは人のコードを少し変えて動かせる程度の学生です...
一部（"location"）ネストしているjsonをフラットにしてcsvに変換したいです

実行コード

python
1import pandas as pd
2import json
3import os
4from pandas.io.json import json_normalize
5
6file = ""
7
8df = pd.read_json(file)
9df_json.to_csv("out.csv", encoding='utf-8')

出力されたCSV

csv
1,copyright,date,location,pano_id,status,_file
20,© Google,2019-03-01,"{'lat': 36.09595147683597, 'lng': 140.0958098076157}",nxjc_m1rCt35lRgK0JMyNA,OK,gsv_0.jpg
31,© Google,2019-06-01,"{'lat': 36.09572105125777, 'lng': 140.0960190499983}",3HSZ4wDm2EcGms3emO1m7g,OK,gsv_1.jpg

試したこと

** json_normalize(df["location"])**として展開しましたが，そうすると今度は

python
1df = pd.read_json(file)
2df_json = json_normalize(df["location"])
3df_json.to_csv("out.csv", encoding='utf-8')
4コード

csv
1,lat,lng
20,36.09595147683597,140.0958098076157
31,36.09572105125777,140.0960190499983

このように出力され，他の取得したいキーが変換できませんでした
元のjsonファイルにある他のキーもcsvに変換したいです
わかる方いれば教えていただけると幸いです，，

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

以下を行ったあとに、ファイルに保存してください。

python
1>>> df['lat'] = df['location'].apply(lambda x: x['lat'])
2>>> df['lng'] = df['location'].apply(lambda x: x['lng'])
3>>> df.drop('location', axis=1, inplace=True)
4>>> print(df)
5  copyright       date                 pano_id status      _file        lat         lng
60  c Google 2019-03-01  nxjc_m1rCt35lRgK0JMyNA     OK  gsv_0.jpg  36.095951  140.095810
71  c Google 2019-06-01  3HSZ4wDm2EcGms3emO1m7g     OK  gsv_1.jpg  36.095721  140.096019