Python Flatten Multiply Nested Dictionary JSON con Pandas

Estoy trabajando con una respuesta JSON que está formateada como un diccionario nested a continuación:

{u'addresses': [], u'application_ids': [20855193], u'applications': [{u'answers': [{u'answer': u'Indeed ', u'question': u'How did you hear?'}], u'applied_at': u'2015-10-29T22:19:04.925Z', u'candidate_id': 9999999, u'credited_to': None, u'current_stage': {u'id': 9999999, u'name': u'Application Review'}, u'id': 9999999, u'jobs': [{u'id': 9999999,u'name': u'ENGINEER'}], u'last_activity_at': u'2015-10-29T22:19:04.767Z', u'prospect': False, u'rejected_at': None, u'rejection_details': None, u'rejection_reason': None, u'source': {u'id': 7, u'public_name': u'Indeed'}, u'status': u'active'}], u'attachments': [{u'filename': u'Jason_Bourne.pdf', u'type': u'resume', u'url': u'https://resumeURL'}], u'company': None, u'coordinator': {u'employee_id': None, u'id': 9999999, u'name': u'Batman_Robin'}, u'email_addresses': [{u'type': u'personal', u'value': u'jasonbourne@gmail.com'}], u'first_name': u'Jason', u'id': 9999999, u'last_activity': u'2015-10-29T22:19:04.767Z', u'last_name': u'Bourne', u'website_addresses': []} 

Estoy tratando de aplanar el JSON en una tabla y he encontrado el siguiente ejemplo en la documentación de los pandas:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.io.json.json_normalize.html

Por lo que entiendo, el parámetro “record_path” especifica la ruta del registro de nivel más bajo en el que está interesado. El parámetro “record_path” solo puede ser una cadena o una lista de cadenas. Pero, para llamar a los registros de “respuestas” en mis datos anteriores, debo especificar cadenas e índices de la siguiente manera;

 answer = data['applications'][0]['answers']['answer'] question = data['applications'][0]['answers']['question'] 

¿Cómo puedo ingresar las rutas de registro anteriores como un parámetro a la función json_normalize?

¡Gracias!

Creo que puedes usar como record_path la list anidada:

 from pandas.io.json import json_normalize df = json_normalize(d, ['applications', ['answers']]) print (df) answer question 0 Indeed How did you hear?