Jsonファイルのネストを外してcsvファイルに変換したい

Question

実現したいこと

Jsonファイルのネストを外してcsvファイルに変換したい

前提

JPX日本取引所グループのJ-Quants APIでN225先物の取引日カレンダー（通常営業日および休日取引日）を取得しようとしています。
https://jpx.gitbook.io/j-quants-ja/api-reference/trading_calendar

以下記載したコードによりリフレッシュトークン・IDトークン取得後、jsonファイルから"TradeCalender.csv"を作成してみると、
trading_calendar
"[{'Date': '2024-01-03', 'HolidayDivision': '3'}, {'Date': '2024-02-12', 'HolidayDivision': '3'}, ．．．　, {'Date': '2024-05-06', 'HolidayDivision': '3'}]"
とネストされた状態となります。
これを以下のような通常のcsvファイルに変換したいのですが、どのようにすればよいでしょうか？
'Date', 'HolidayDivision'
'2024-01-03', '3'
．．．
'2024-05-06', '3'

該当のソースコード

import requests
import json

import pandas as pd

＃＃＃リフレッシュトークン取得
data={"mailaddress":Myメールアドレス, "password":Myパスワード}
r_post = requests.post("https://api.jquants.com/v1/token/auth_user", data=json.dumps(data))

＃＃＃IDトークン取得
df = pd.json_normalize(r_post.json())
REFRESH_TOKEN = df['refreshToken'][0]
r_post = requests.post(f"https://api.jquants.com/v1/token/auth_refresh?refreshtoken={REFRESH_TOKEN}")

＃＃＃取引カレンダー
df = pd.json_normalize(r_post.json())
idToken = df['idToken'][0]
headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(idToken)}
r = requests.get("https://api.jquants.com/v1/markets/trading_calendar?holidaydivision=3&from=20240101", headers=headers)
＃holidaydivision=3（祝日取引日）を2024年初より可能な範囲（2024年5月まで）取得
df = pd.json_normalize(r.json())
df.to_csv("TradeCalender.csv", index=False)

試したこと

df = pd.json_normalize(r.json())に変えて
df = pd.read_json(r.json())

よろしくお願いします。

Comments

[melian]

動作確認をしていないのですが、以下の様にするとよいかもしれません。

df = pd.json_normalize(r.json()['trading_calendar'])

[tkxn]

コメントありがとうございます。試したところ問題が解決しました！
ベストアンサーに選びたいので同じ内容を回答欄に投稿いただけますでしょうか？

Answer 1

サンプルデータを確認すると以下の様な形式になっています。

{
    "trading_calendar": [
        {
            "Date": "2015-04-01", 
            "HolidayDivision": "1"
        }
    ]
}

この trading_calendar キーの値を抽出して pandas.json_normalize() を実行するとよいかと思います。

df = pd.json_normalize(r.json()['trading_calendar'])

Comments

[tkxn]

melianさま、いつも大変お世話になっております、回答ありがとうございます。
ご教示のとおり試したところ問題が解決しました！
今回jsonファイルを初めて扱ったのですが、同じデータでも階層構造が違うということが、なんとなくわかりました。とりあえず、結果を使用させていただきます。
ベストアンサーに選ばせていただきました。