读取Json文件并转换为pandas数据框可以分为以下几个步骤：
使用pandas库读取json文件需要先导入pandas库。
import pandas as pd
使用pandas库的read_json()函数读取json文件，该函数读取后返回一个DataFrame对象。
df = pd.read_json('example.json')
其中，example.json是json数据文件的文件名。
读取json文件后需要提取需要的数据，并对数据进行处理，例如去除不需要的列或者将某些列的数据类型进行转换。
这里演示一个例子，读取以下形式的json文件：
[
{
"id": 12,
"name": "John",
"age": 25,
"gender": true,
"score": {"math": 80, "english": 90, "science": 85}
},
{
"id": 13,
"name": "Lucy",
"age": 24,
"gender": false,
"score": {"math": 70, "english": 80, "science": 75}
}
]
我们需要提取每个用户的姓名，年龄和数学成绩，可以使用以下代码：
selected_columns = ['name', 'age', 'score.math']
df = pd.read_json('example.json')
df = df[selected_columns]
df.columns = ['姓名', '年龄', '数学成绩']
该代码将选择name，age和score.math这三列数据，并将其提取出来。最后运行效果为:
| 姓名 | 年龄 | 数学成绩 | |
|---|---|---|---|
| 0 | John | 25 | 80 |
| 1 | Lucy | 24 | 70 |
对于一个系统记录用户订单的json文件，该文件包含订单id，订单金额和订单状态信息，格式如下：
[
{"orderid": 123, "amount": 24.98, "status": "已付款"},
{"orderid": 124, "amount": 56.5, "status": "已发货"},
{"orderid": 125, "amount": 88.3, "status": "已完成"}
]
我们需要读取该文件，并计算所有订单的总金额。可以使用以下代码：
df = pd.read_json('orders.json')
total_amount = df['amount'].sum()
print(f"Total amount is {total_amount}")
该代码将读取orders.json文件，并计算所有订单金额的总和。
假设有一个包含商品信息的json数据文件，该文件包含商品的编号，名称，价格和数量等信息。格式如下：
[
{"id": 1, "name": "商品A", "price": 12.8, "quantity": 100},
{"id": 2, "name": "商品B", "price": 8.5, "quantity": 200},
{"id": 3, "name": "商品C", "price": 22.3, "quantity": 50},
{"id": 4, "name": "商品D", "price": 6.6, "quantity": 150},
]
我们需要读取该文件，并计算每个商品的总价值（即price*quantity）。可以使用以下代码：
df = pd.read_json('items.json')
df['total_price'] = df['price'] * df['quantity']
print(df)
该代码将读取items.json文件，并添加一个名为total_price的新列，计算每个商品的总价值。最后运行效果为：
| id | name | price | quantity | total_price | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 商品A | 12.8 | 100 | 1280.0 |
| 1 | 2 | 商品B | 8.5 | 200 | 1700.0 |
| 2 | 3 | 商品C | 22.3 | 50 | 1115.0 |
| 3 | 4 | 商品D | 6.6 | 150 | 990.0 |
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