将json字典嵌套到pandas中的行

我有以下数据集从json文件:

mydf = pd.DataFrame({
'load': {
0: {'id': '100','name': 'Joe'}, 1: {'id': '101','name': 'Ann'},
2: {'id': '102','name': 'Sue'}, 3: {'id': '103','name': 'Leo'}},
'order_date': {0: '2019-04-01', 1: '2019-04-01', 2: '2019-04-02', 3: '2019-04-03'},
'detail': {
0: [{'product_gross_total': 980,'unitary_gross_price': 490,
'hierarchy_name': 'FOOD','payment': [{'amount': 980.0, 'id': 124}],
'product_id': '230','product_name': 'APPLE','quantity': 2}],
1: [{'product_gross_total': 1900,'unitary_gross_price': 1900,
'hierarchy_name': 'MISC','payment': [{'amount': 1900.0, 'id': 125}],
'product_id': '96','product_name': 'CIGAR','quantity': 1}],
2: [{'product_gross_total': 600,'unitary_gross_price': 200,
'hierarchy_name': 'FOOD','payment': [{'amount': 600.0, 'id': 126}],
'product_id': '240','product_name': 'GRAPE','quantity': 3}],
3: [{'product_gross_total': 1400,'unitary_gross_price': 700,
'hierarchy_name': 'MISC','payment': [{'amount': 1400.0, 'id': 132}],
'product_id': '78','product_name': 'QUMASK','quantity': 2},
{'product_gross_total': 1800,'unitary_gross_price': 900,
'hierarchy_name': 'MISC','payment': [{'amount': 1800.0, 'id': 132}],
'product_id': '71','product_name': 'CANDLE','quantity': 2}]
}})

我想将字典转换成列，但是对于列'detail'内的列表中的每个元素，我希望每个产品都有一行。这是预期的结果:

order_date  id  name    product_gross_total unitary_gross_price hierarchy_name  product_id  product_name    quantity
0   2019-04-01  100 Joe     980                 490                 FOOD            230         APPLE           2
1   2019-04-01  101 Ann     1900                1900                MISC            96          CIGAR           1
2   2019-04-02  102 Sue     600                 200                 FOOD            240         GRAPE           3
3   2019-04-03  103 Leo     1400                700                 MISC            78          QUMASK          2
4   2019-04-03  103 Leo     1800                900                 MISC            71          CANDLE          2

这是我试过的。首先，我使用'json_normalize'为'load'列，它工作得很好:

mydf = mydf.join(pd.json_normalize(mydf['load']))
mydf = mydf.drop(['load'], axis=1)
mydf
order_date  detail                                              id  name
0   2019-04-01  [{'product_gross_total': 980, 'unitary_gross_p...   100 Joe
1   2019-04-01  [{'product_gross_total': 1900, 'unitary_gross_...   101 Ann
2   2019-04-02  [{'product_gross_total': 600, 'unitary_gross_p...   102 Sue
3   2019-04-03  [{'product_gross_total': 1400, 'unitary_gross_...   103 Leo

但是当我尝试对detail列做同样的操作时，我得到了这个

mydf = mydf.join(pd.json_normalize(mydf['detail']))
mydf = mydf.drop(['detail'], axis=1)
mydf
order_date  id  name    0                                                   1
0   2019-04-01  100 Joe     {'product_gross_total': 980, 'unitary_gross_pr...   None
1   2019-04-01  101 Ann     {'product_gross_total': 1900, 'unitary_gross_p...   None
2   2019-04-02  102 Sue     {'product_gross_total': 600, 'unitary_gross_pr...   None
3   2019-04-03  103 Leo     {'product_gross_total': 1400, 'unitary_gross_p...   {'product_gross_total': 1800, 'unitary_gross_p...

我猜每个元素在列'detail'它添加一列…如果我有一个有15个产品的交易，我就有15列。我被困在把它们转换成行了。如有任何帮助或指导，我将不胜感激。