この記事を読む前に

基本的なこと（e-stat APIの利用方法〜 Pandasのデータフレームへの変換）はこちらの記事に詳しく書かれています
【Python3】e-StatのAPIで遊んでみる「サービス業が増えている？」

この記事のポイント

下記を実施したコード（Python3）を共有します
■ e-statAPIにより、都道府県別ごとの性年代別（5歳刻み）の人口データを使用
■ jsonに含まれるマスタを適用して、数値コードを意味ある文字列に変換する処理を実施（これがちょっとめんどくさかった）

結果として、こんな感じのデータフレームを使えるようになります

コード共有

e-stat APIを使ってjsonデータを取得するまで

結果は「json_data」という変数に格納されます。

# リクエストURL生成
import urllib
url_base = 'http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsData?'
params = {
'appId':【取得したアプリケーションID】,
'lang':'J',
'statsDataId':'0003312321',
'metaGetFlg':'Y',
'cntGetFlg':'N',
'sectionHeaderFlg':'1',
}
url = url_base + urllib.parse.urlencode(params, safe=',')

# リクエスト&json取得
import json
req = urllib.request.Request(url)
with urllib.request.urlopen(req) as res:
    json_data = json.load(res)

※アプリケーションIDは自分が取得したものに変えてくださいね

数値データ部分をデータフレームに変換

結果は「df_merged」という変数に格納

import pandas as pd
value_list = (json_data
    ['GET_STATS_DATA']
        ['STATISTICAL_DATA']
            ['DATA_INF']
                ['VALUE'])
df_merged = pd.DataFrame()  # 空のデータフレームを用意。追加していく
for dct in value_list:
    df_tmp = pd.io.json.json_normalize(dct)  # 辞書をデータフレームへ変換
    df_merged = pd.concat([df_merged, df_tmp], axis=0)  # 結合していく

こんな感じのデータになります。

属性がコードになってるので解釈は無理ですね。これからjsonのマスタ部分を使って変換します

マスタの適用

# マスタ部分を扱い易い形に変換
class_obj_list = (json_data
        ['GET_STATS_DATA']
            ['STATISTICAL_DATA']
                ['CLASS_INF']
                    ['CLASS_OBJ']
)
class_obj_dct = {}  # 空の辞書を用意
for dct_class_obj in class_obj_list:
    dct_tmp = {}
    # 辞書の場合と、複数の辞書のリストになっている場合がある
    if isinstance(dct_class_obj['CLASS'], dict):  # 辞書の場合
            code = dct_class_obj['CLASS']['@code']  # ex. 01000
            name = dct_class_obj['CLASS']['@name']  # ex. 北海道
            dct_tmp[code] = name
    elif isinstance(dct_class_obj['CLASS'], list):  # リストの場合
        for i in range(len(dct_class_obj['CLASS'])):  # リストの中身は辞書
            code = dct_class_obj['CLASS'][i]['@code']  # なるべく上と似た書き方が出来るようにした
            name = dct_class_obj['CLASS'][i]['@name']
            dct_tmp[code] = name
    else: raise('想定外動作')  # 想定外なのでエラーで止まるようにしておく
    class_obj_dct[dct_class_obj['@id']] = dct_tmp  # 辞書を追加

# マスタの適用
for key, dct in class_obj_dct.items():
    col = '@' + key  # ex. @area
    df_merged[col] = df_merged[col].apply(lambda s: dct[s])

これでこんな感じの解釈できるデータになります。

以上！

コードの説明が少なくて申し訳ないですが、とりあえず動くとは思うので興味ある方お試しください〜。
（別のデータだと形式が全く同じではないので、途中でコケる可能性があります。）
（マスタのあたり、もっとすっきり書けないかな〜と思ってます。アドバイスあれば是非お願いします。）