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summary：第二级的“字段”对象。

status name：第三级位置。

statusCategory name：位于第4个嵌套级别。

如上，我们选择要提取的字段在issues列表内的JSON结构中分别处于4个不同的嵌套级别，一环扣一环。

{
  "expand": "schema,names",
  "issues": [
    {
      "fields": {
        "issuetype": {
          "avatarId": 10300,
          "description": "",
          "id": "10005",
          "name": "New Feature",
          "subtask": False
        },
        "status": {
          "description": "A resolution has been taken, and it is awaiting verification by reporter. From here issues are either reopened, or are closed.",
          "id": "5",
          "name": "Resolved",
          "statusCategory": {
            "colorName": "green",
            "id": 3,
            "key": "done",
            "name": "Done",
          }
        },
        "summary": "Recovered data collection Defraglar $MFT problem"
      },
      "id": "11861",
      "key": "CAE-160",
    },
    {
      "fields": { 
... more issues],
  "maxResults": 5,
  "startAt": 0,
  "total": 160
}

一个不太好的解决方案

一种选择是直接撸码，写一个查找特定字段的函数，但问题是必须对每个嵌套字段调用此函数，然后再调用.apply到DataFrame中的新列。

为获取我们想要的几个字段，首先我们提取fields键内的对象至列：

df = (
    df["fields"]
    .apply(pd.Series)
    .merge(df, left_index=True, right_index = True)

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