kintoneデータをjsonnormalize化する際のエラーについて

kintone カスタマイズ
1

背景・実現したいこと
kintoneに入力したデータをPythonにてnormalize化し、csv出力を行う。
このcsv出力したものを再度読み込みOracleデータベースへデータ入力をしたいです。
現状、データベースへの入力までできていますが時々エラーが出てしまい困っております。

条件
kintone入力時にチェックボックスがあるのですが一つでもチェックを外しているとエラーになる。
(これまでは全ての項目を入力していたのでエラーが発生しませんでした。)

見立てではデータが格納されている’records’内の’CHECK_BOX’, ‘value’: [ ]の[ ]をnormalize化する際に’ 'にすればエラーはなくなると考えています。
しかし、kintoneでデータ入力時に行数を増やせるのですが、増やす際にチェックボックスを用いております。
このチェックボックスは毎回使うわけでもないにも関わらずエラーが出ていないことも気になる点です。

以下、抜粋したソースコードです。
----------------------------------------------------------------
import base64
import urllib.request
import json
import requests
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
import csv
import time
from datetime import datetime as dt
from datetime import timedelta
import datetime
from io import BytesIO
import math
import cx_Oracle
import re
import sys
from logerrmsg import WarningMsg
from logerrmsg import ErrorMsg
from loginfomsg import InfoMsg

RequestQuery = "日付=YESTERDAY()"
RequestOffsetRecord = 100

## リクエスト処理を関数化
## offsetCount:queryで利用するoffsetを設定（limitで100件まで取得し、offsetでxxx件以降を取得する）
## offsetの上限はKINTONEで10,000に制限されているため、大量のデータを取得してセットする場合はカーソルを使用する必要あり
def GetKintoneRequest(offsetCount):
    ## パスワード認証 の部分
    ## LOGIN と PASSを「：」でつないでbase64でエンコード
    #AUTH = base64.b64encode((LOGIN + ":" + PASS).encode())

    ## ヘッダ作成
    headers = {
       "Host":DOMAIN + ".cybozu.com:443",
       "X-Cybozu-API-Token":API ,
       "Content-Type": "application/json",
      }
    ## body作成
    body = {
        "app":appno,
        "id":record_no,
           "query":RequestQuery + " limit " + str(RequestOffsetRecord) + " offset " + str(RequestOffsetRecord * offsetCount),
           #"fields":["運行記録TBL","value"],
           "totalCount":True
       }
    ## リクエスト作成
    req = urllib.request.Request(
                url=uri, ## url
                data=json.dumps(body).encode(), ## body 
                headers=headers, ## header
                method="GET", ## GET
                )

    ## リクエスト送信 結果受け取り ※※100件以上の場合は、ループで処理する必要あり
    try:
        response = urllib.request.urlopen(req)
    except urllib.error.URLError as e:## エラーが生じた場合は補足する
        # https://docs.python.org/ja/3/howto/urllib2.html tryの参考
            #もしeに"reason"という文字列があればTrueを返す
            if hasattr(e, "reason"):
                res_error = (
                    "We failed to reach a server." + "\n" +
                    "Reason: " + e.reason + "\n"
                )
                print(res_error)
            elif hasattr(e, 'code'):
                res_error = (
                    'The server couldn\'t fulfill the request.' + "\n" +
                    'Error code: ', e.code + "\n"
                )
                print(res_error)
            ## エラーの場合は終了させる
            exittotalCount
          
    else:
        #res_dict = json.load(response)
        #print(res_dict)
        return response

##リクエスト処理を呼び出し
res_dict = json.load(GetKintoneRequest(0))
    
print (res_dict)
print (res_dict["totalCount"])

#res_dictの"totalCount"が0のときシステムを抜ける 
if (res_dict["totalCount"]) == '0':
    print("前日データがないため終了します。")
    sys.exit()

## read_jsonした結果だとネストしたjsonを展開できないのでjson_normalizeで展開させる
df = pd.read_json(json.dumps(res_dict))

## totalcountを確認
if df["totalCount"][0] > RequestOffsetRecord :
    #totalCountがoffsetレコード以上ある場合は、ループで取得させる(ループ回数は totalCount / RequestOffsetRecordの切り捨て)
    for i in range(math.floor(df["totalCount"][0] / RequestOffsetRecord)):
        ##リクエスト処理を呼び出し
        res_dict2 = json.load(GetKintoneRequest(i+1))
        ## read_jsonした結果だとネストしたjsonを展開できないのでjson_normalizeで展開させる
        df2 = pd.read_json(json.dumps(res_dict2))
        ## pandasライブラリを使用してjsonファイルを結合する
        df = pd.concat([df,df2])

#[  ]を''に
if (res_dict["records"]) == [  ]:
    [[  ]] = [' ']

## normalizeする前にチェック項目にnullが無いよう加工
#df['最新時刻_朝礼_開始'].fillna(df[''], inplace=True)    
## 運行記録TBLはサブテーブルとなっているため、ヘッダー部、データ部を分けて取得する必要がある
## [ヘッダー部の項目一覧を取得(明細部の出力時に使用)]
output_Column_List = [  ]

## データフレーム変換
df_Keyjson = json_normalize(data=df["records"])

for i in df_Keyjson:
        if i.find(".value") != -1 :
            ## valueの記載が見つかった場合
            if i.find("運行記録TBL") == -1 :
               ## 運行記録テーブルは除外とする
                output_Column_List.append(i.split("."))
                
print (output_Column_List)

## [明細部の項目一覧の取得]
## データフレームに変換
##    record_pathで明細部のデータを展開させる
##    metaに取り出したいヘッダー項目をセットする（ヘッダー部で取り出した値）
df_Datajson = json_normalize(data=df["records"]
                            ,record_path=[["運行記録TBL","value"]]
                            ,meta=output_Column_List)
## 加工用データフレームの準備print
output_json = df_Datajson
## データフレーム加工（データフレーム分ループさせる）
for i in df_Datajson:
    ## 項目名をチェックし、type項目は不要なため削除する
    if i.find(".type") != -1 :
        ## typeの記載が見つかった場合
        output_json = output_json.drop(i,axis=1)

## 項目名をわかりやすく加工(.value、value.の削除)
for i in output_json:
    output_json = output_json.rename(columns={i:i.replace(".value","").replace("value.","")})  
    
## ソート処理
#output_json = output_json.sort_values(["$id","id"], ascending=[True, True])
## CSV出力
output_json.to_csv("out.csv", encoding="utf-8_sig")

cnt_row = 0
meisai_no = 0

## 作業日を前日にセット
now = datetime.datetime.now() + timedelta(days=-1)
sagyo_date = now.strftime('%Y-%m-%d')

#Oracleに接続
#データベースに接続し、セッションを確立
try:
    with cx_Oracle.connect(user=''
                           ,password=''
                           ,dsn=''
                           ,encoding="UTF-8") as conn:
        
        #SQL文をハンドリングするためのカーソルオブジェクトを作成
        cur = conn.cursor()
        #sql = 'select count(*) from '
        csv_file_path = "out.csv"
        # CSVファイルを開く
        with open(csv_file_path, newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
            csv_reader = csv.reader(csvfile, delimiter=",")
            header = next(csv_reader)
            for row in csv_reader:
                cnt_row += 1
                meisai_no += 1
                print('meisai_no=',meisai_no)

                delimiters = "TZ"
                # 正規表現パターンを作成する
                pattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
                # re.split()を使って、複数のデリミタで文字列を分割する
                kekka1 = re.split(pattern, row[56])
                # 確認のみ取り出す
                kekka1_3 = kekka1[0]+" "+kekka1[1]
                dt2 = datetime.datetime.strptime(kekka1_3, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                # 結果を表示する
                #print(kekka1_3)
                #print(dt2)
        
                delimiters = "TZ"
                # 正規表現パターンを作成する
                pattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
                # re.split()を使って、複数のデリミタで文字列を分割する
                kekka2 = re.split(pattern, row[62])
                # 確認のみ取り出す
                kekka2_3 = kekka2[0]+" "+kekka2[1]
                dt3 = datetime.datetime.strptime(kekka2_3, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                # 結果を表示する
                #print(kekka2_3)
                #print(dt3)      
        
                dt4 = (row[10].replace("['確認']",'確認').replace("[]",''))      # 卸場チェック
                dt5 = (row[13].replace("['確認']",'確認').replace("[]",''))      # 補助ロック確認
                dt6 = (row[17].replace("['✓']",'有').replace("[]",''))          # コピー
                dt7 = (row[20].replace("['取得']",'取得').replace("[]",''))      # 最新時刻_卸
                dt8 = (row[23].replace("['取得']",'取得').replace("[]",''))      # 最新時刻_積込
                dt9 = (row[26].replace("['有']",'有').replace("[]",''))         # 試し計量
    
                sql = 'insert into\
                    (COLUMN1, ID, KAKUDO_TATE, OROSIBA_KEIDO, KAKUDO_YOKO,\
                    HINSYU, TUMIKOMI_TIME, TAIKI_TIME, TUMIBA_KEIDO, OROSIBA_NAME,\
                    OROSIBA_CHK, KAISU, TUMIBA_IDO, HOJOLOCK_CHK, OROSIBA_LOOKUP,\
                    HINMEI, TUMIBA_LOOKUP, COPY_MRK, OROSIBA_AREA, HINMEI_LOOKUP,\
                    LATEST_TIME_OROSI, JURYO, TUMIBA_NAME, LATEST_TIME_TUMIKOMI, BIKO_TENYURYOKU,\
                    LINE_NO, TAMESIKEIRYO, OROSI_TIME, TUMIBA_AREA, OROSIBA_IDO,\
                    BIKO_LIST, CHOREI_STTIME, RECORD_NO, UPDATE_NAMECD, UPDATE_NAME,\
                    TENKEN_STTIME, UNKOKAISU, SYOZOKU, DRIVER_NAME, END_METER,\
                    YONS_STTIME, MEAL_CHK, DRIVE_DATE, TENKEN_EDTIME, CHOREI_EDTIME,\
                    CREATE_NAMECD, CREATE_NAME, VERSION, MLS_JUNSYU,UPDATE_DATETIME,\
                    START_METER, SYABAN, DISTANCE, YONS_EDTIME,ROKKOUROTAIOU,\
                    CREATE_DATETIME, RECORD_NO_CPY)\
                VALUES\
                    (:1, :2, :3, :4, :5,\
                    :6, :7, :8, :9, :10,\
                    :11, :12, :13, :14, :15,\
                    :16, :17, :18, :19, :20,\
                    :21, :22, :23, :24, :25,\
                    :26, :27, :28, :29, :30,\
                    :31, :32, :33, :34, :35,\
                    :36, :37, :38, :39, :40,\
                    :41, :42, :43, :44, :45,\
                    :46, :47, :48, :49, :50,\
                    :51, :52, :53, :54, :55,\
                    :56, :57)'
        
                if (len(row[1]) == 0):
                    row[1] = 0
                if (len(row[2]) == 0):
                    row[2] = 0
                if (len(row[3]) == 0):
                    row[3] = 0
                if (len(row[4]) == 0):
                    row[4] = 0
                if (len(row[7]) == 0):
                    row[7] = 0
                if (len(row[8]) == 0):
                    row[8] = 0
                if (len(row[11]) == 0):
                    row[11] = 0
                if (len(row[12]) == 0):
                    row[12] = 0
                if (len(row[21]) == 0):
                    row[21] = 0
                if (len(row[25]) == 0):
                    row[25] = 0
                if (len(row[29]) == 0):
                    row[29] = 0
                if (len(row[32]) == 0):
                    row[32] = 0
                if (len(row[40]) == 0):
                    row[40] = 0
                if (len(row[43]) == 0):
                    row[43] = 0
                if (len(row[53]) == 0):
                    row[53] = 0
                if (len(row[58]) == 0):
                    row[58] = 0
                if (len(row[59]) == 0):
                    row[59] = 0

                dt=int(row[0]),int(row[1]),float(row[2]),float(row[3]),float(row[4]),\
                row[5],row[6],float(row[7]),float(row[8]),row[9],\
                dt4,int(row[11]),float(row[12]),dt5,row[14],\
                row[15],row[16],dt6,row[18],row[19],\
                dt7,int(row[21])/1000,row[22],dt8,row[24],\
                int(row[25]),dt9,row[27],row[28],float(row[29]),\
                row[30],row[31],int(row[32]),row[35],row[36],\
                row[39],int(row[40]),row[41],row[42],float(row[43]),\
                row[44],row[45],row[46],row[47],row[48],\
                row[50],row[51],int(row[53]),row[54],dt2,\
                row[57],row[58],float(row[59]),row[60],dt10,\
                dt3,row[63]

以下、'records'の内容です。
---------------------------------------------------------------------------
{'records': [{'開始時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
 'レコード番号': {'type': 'RECORD_NUMBER', 'value': '599'},
 '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '更新者': {'type': 'MODIFIER', 'value': {'code': , 'name':}},
 'ユーザー選択': {'type': 'USER_SELECT', 'value': [{'code': , 'name': }]},
 '最新時刻_4S_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '開始時刻_点検': {'type': 'TIME', 'value': None},
 '運行回数': {'type': 'CALC', 'value': '1'},
 '所属': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '氏名': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '到着メーター': {'type': 'NUMBER', 'value': ''},
 '開始時刻_4S': {'type': 'TIME', 'value': None},
 '食事': {'type': 'RADIO_BUTTON', 'value': '食事を取った'},
 '日付': {'type': 'DATE', 'value': '2023-07-10'},
 '終了時刻_点検': {'type': 'TIME', 'value': None},
 '終了時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
 '最新時刻_朝礼_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '作成者': {'type': 'CREATOR', 'value': {'code':, 'name': }},
 '最新時刻_点検_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '$revision': {'type': '__REVISION__', 'value': '2'},
 'マストルール遵守結果': {'type': 'RADIO_BUTTON', 'value': '遵守できなかった'},
 '最新時刻_4S_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '更新日時': {'type': 'UPDATED_TIME', 'value': '2023-07-11T01:45:00Z'},
 '出発メーター': {'type': 'NUMBER', 'value': '10000'},
 '車番': {'type': 'DROP_DOWN', 'value': None},
 '距離': {'type': 'CALC', 'value': '-10000'},
 '終了時刻_4S': {'type': 'TIME', 'value': None},
 '運行記録TBL': {'type': 'SUBTABLE', 'value':
 [{, 'value': {'角度縦': {'type': 'NUMBER', 'value': ''},
 '卸_経度': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '角度横': {'type': 'NUMBER', 'value': ''},
 '品種': {'type': 'DROP_DOWN', 'value': None},
 '積込時刻': {'type': 'TIME', 'value': '00:00'},
 '待機時間': {'type': 'NUMBER', 'value': ''},
 '積込_経度': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '卸場名': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '卸場チェック': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '回数': {'type': 'NUMBER', 'value': '1'},
 '積込_緯度': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '補助ロック確認': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '卸場ルックアップ': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '品名': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '積場ルックアップ': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 'コピー': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '卸場エリア': {'type': 'DROP_DOWN', 'value': None},
 '品名ルックアップ': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '最新時刻_卸': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '重量': {'type': 'NUMBER', 'value': ''},
 '積場名': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '最新時刻_積込': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '備考_手入力': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '行数': {'type': 'NUMBER', 'value': '1'},
 '試計量': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
 '卸時刻': {'type': 'TIME', 'value': '00:00'},
 '積場エリア': {'type': 'DROP_DOWN', 'value': None},
 '卸_緯度': {'type': 'SINGLE_LINE_TEXT', 'value': ''},
 '備考_リスト': {'type': 'DROP_DOWN', 'value': None}}}]},
  '作成日時': {'type': 'CREATED_TIME', 'value': '2023-07-10T06:31:00Z'},
 '$id': {'type': '__ID__', 'value': '599'}}], 'totalCount': '1'}


以下、エラーメッセージです。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[78], line 201
    196 print('2=',df)
    197 ## [明細部の項目一覧の取得]
    198 ## データフレームに変換
    199 ##    record_pathで明細部のデータを展開させる
    200 ##    metaに取り出したいヘッダー項目をセットする（ヘッダー部で取り出した値）
--> 201 df_Datajson = json_normalize(data=df["records"]
    202                             ,record_path=[["運行記録TBL","value"]]
    203                             ,meta=output_Column_List)
    204 ## 加工用データフレームの準備print
    205 output_json = df_Datajson

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:63, in deprecate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs)
     60 @wraps(alternative)
     61 def wrapper(*args, **kwargs) -> Callable[..., Any]:
     62     warnings.warn(warning_msg, klass, stacklevel=stacklevel)
---> 63     return alternative(*args, **kwargs)

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\io\json\_normalize.py:534, in _json_normalize(data, record_path, meta, meta_prefix, record_prefix, errors, sep, max_level)
    530     if k in result:
    531         raise ValueError(
    532             f"Conflicting metadata name {k}, need distinguishing prefix "
    533         )
--> 534     result[k] = np.array(v, dtype=object).repeat(lengths)
    535 return result

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:3980, in DataFrame.__setitem__(self, key, value)
   3977     self._setitem_array([key], value)
   3978 else:
   3979     # set column
-> 3980     self._set_item(key, value)

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4174, in DataFrame._set_item(self, key, value)
   4164 def _set_item(self, key, value) -> None:
   4165     """
   4166     Add series to DataFrame in specified column.
   4167 
   (...)
   4172     ensure homogeneity.
   4173     """
-> 4174     value = self._sanitize_column(value)
   4176     if (
   4177         key in self.columns
   4178         and value.ndim == 1
   4179         and not is_extension_array_dtype(value)
   4180     ):
   4181         # broadcast across multiple columns if necessary
   4182         if not self.columns.is_unique or isinstance(self.columns, MultiIndex):

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4915, in DataFrame._sanitize_column(self, value)
   4912     return _reindex_for_setitem(Series(value), self.index)
   4914 if is_list_like(value):
-> 4915     com.require_length_match(value, self.index)
   4916 return sanitize_array(value, self.index, copy=True, allow_2d=True)

File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\common.py:571, in require_length_match(data, index)
    567 """
    568 Check the length of data matches the length of the index.
    569 """
    570 if len(data) != len(index):
--> 571     raise ValueError(
    572         "Length of values "
    573         f"({len(data)}) "
    574         "does not match length of index "
    575         f"({len(index)})"
    576     )

ValueError: Length of values (0) does not match length of index (1)
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エラー内容からして、pandasでデータのlen()とindexのlen()が一致しないというエラーのようですね。

#[]を''に
if (res_dict["records"]) == []:
    [[]] = [' ']

はどういう意味ですか？

res_dict = {"records": []}

if (res_dict["records"]) == []:
    [[]] = [' ']

で再現してもエラーになりました。

3

返信ありがとうございます。

[ ] を’'に

if (res_dict[“records”]) == [ ]:
[[ ]] = [’ ']

このコードは例えば’records’内容中の’最新時刻_朝礼_終了’: {‘type’: ‘CHECK_BOX’, ‘value’: [ ]},があり、
‘value’: [ ] の[ ]が悪いと見立てて[ ]を’ 'にするためのコードです。

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これで、今、意図した動作をしているのですか？

[[]] = [' ']

それとも、これで動かないかな？という状態のコードなのでしょうか？

エラーになっている

df_Datajson = json_normalize(data=df["records"]
                            ,record_path=[["運行記録TBL","value"]]
                            ,meta=output_Column_List)

よりも前なので、どのように解釈してよいのかわかりませんでした。

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わかりづらくてすみません。
この状態ではエラーとなってます。

normalize化する際に[ ]が悪いと考えています。
[ ]をnullにするため’ 'にしたいという意図です。

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仮で小さいデータでやってみます。

各レコードをとりだして、各項目のキーと値を取り出して
チェックボックスかつ空の配列を探して""を代入します。

res_dict = {
    'records': [
        {
            '開始時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
            'レコード番号': {'type': 'RECORD_NUMBER', 'value': '599'},
            '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ["A", "B"]},
            '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []}
        },
        {
            '開始時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
            'レコード番号': {'type': 'RECORD_NUMBER', 'value': '600'},
            '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ["C","D"]}
        }
    ]
}

for record in res_dict['records']:
    for key, val in record.items():
        if val['type'] == 'CHECK_BOX' and val['value'] == []:
            val['value'] = ""

print(res_dict)

{'records': [{'開始時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
   'レコード番号': {'type': 'RECORD_NUMBER', 'value': '599'},
   '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ['A', 'B']},
   '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ''}},
  {'開始時刻_朝礼': {'type': 'TIME', 'value': None},
   'レコード番号': {'type': 'RECORD_NUMBER', 'value': '600'},
   '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ''},
   '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': ['C', 'D']}}]}

レコード番号 599は、最新時刻_朝礼_終了は値があるのでそのまま
最新時刻_点検_開始は、空の配列だったので””に変わっている。

7

ありがとうございます！
やりたかったことはこういうことでした。
前データでうまくいくか試してみます。

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8

昨日は教えてくださりありがとうございました！
なんとか以下のコードの’最新時刻_朝礼_終了’から’最新時刻_4S_開始’までの [ ] を ’ ’ にすることはできました。
追加で '運行記録TBL’内部の ‘value’: [ ] と’最新時刻_朝礼_終了、'最新時刻_点検_開始’のvalueの指定のやり方を教えていただけると助かります。
よろしくお願いいたします。

res_dict = {
    'records': [
        {
            '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_4S_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_朝礼_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_点検_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_4S_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '運行記録TBL': {'type': 'SUBTABLE', 'value':
                        [{, 'value': {'卸場チェック': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
                                      '補助ロック確認': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
                                      'コピー': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
                                      '最新時刻_卸': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
                                      '最新時刻_積込': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
                                      '試計量': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},}}]},
            '作成日時': {'type': 'CREATED_TIME', 'value': '2023-07-10T06:31:00Z'},
        },
        {
            '最新時刻_朝礼_終了': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []},
            '最新時刻_点検_開始': {'type': 'CHECK_BOX', 'value': []}
        }
    ]
}
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すみません。
前回もそうでしたがChatGPT4の回答でした。

テーブルのところのみです。
何もテストしていないです。

for record in res_dict["records"]:
    for key, value in record.items():
        if value["type"] == "SUBTABLE":
            for sub_record in value["value"]:
                for sub_key, sub_value in sub_record["value"].items():
                    if sub_value["type"] == "CHECK_BOX" and not sub_value["value"]:
                        sub_value["value"] = ""

質問の初回で掲載されたコードと質問内容のレベルに大きな隔たりがあるように
感じました。元のコードと質問されている方は別人なのかもしれませんね。

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