将JSON字符串加载到Pandas数据框中，可以通过Pandas库的read_json()方法来实现。下面是详细的步骤：
步骤1：导入依赖库
首先需要导入Pandas库，在Jupyter Notebook或Python文件中执行以下代码：
import pandas as pd
步骤2：加载JSON数据
使用Pandas库的read_json()方法，将JSON字符串加载到DataFrame中：
json_str = '''
{
"name": "Tom",
"age": 21,
"gender": "M",
"city": "Beijing",
"skills": {
"Python": 80,
"Java": 85,
"C++": 70
}
}
'''
df = pd.read_json(json_str, typ='series')
在这个例子中，使用三个单引号来定义JSON字符串。read_json()方法的第一个参数是JSON字符串，第二个参数是typ，指定了处理的数据类型为series，也可以指定为dataframe。
步骤3：查看Pandas数据框
可以通过print()语句来显示Pandas数据框：
print(df)
输出结果：
name Tom
age 21
gender M
city Beijing
skills {'Python': 80, 'Java': 85, 'C++': 70}
dtype: object
注意：由于这里指定了typ为series，因此输出的结果是一个series对象。
步骤4：将字典数据加载为Pandas数据框
除了加载JSON字符串，还可以将字典数据加载为Pandas数据框。只需要将字典转化为JSON字符串，再使用read_json()方法加载即可：
data_dict = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'age': [20, 22, 21], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
json_str = pd.Series(data_dict).to_json(orient='values')
df = pd.read_json(json_str)
首先定义了一个字典对象，包含了三个键值对。然后使用Pandas库的Series函数将字典数据转化为series对象，并使用to_json()方法将series对象转化为JSON字符串（注意：to_json()方法默认将JSON字符串展开为竖直方向的结构，可以设置orient参数为'values'，使其展开为水平方向的结构）。最后使用read_json()方法加载JSON字符串即可。
步骤5：查看Pandas数据框
可以通过print()语句来显示Pandas数据框：
print(df)
输出结果：
0 1 2
0 Tom 20 M
1 Jerry 22 M
2 Bob 21 F
注意：这个例子中，输出的结果是一个数据框对象。
至此，将JSON字符串加载到Pandas数据框中的完整攻略就介绍完了。
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