在 Pandas 中，可以使用 read_json() 函数将 JSON 格式的数据读取为 Pandas 数据框。

以下是一个示例：

假设有一个名为 data.json 的 JSON 文件，内容如下：

{    "students": [        {"name": "Alice", "age": 20, "gender": "female"},        {"name": "Bob", "age": 21, "gender": "male"},        {"name": "Charlie", "age": 19, "gender": "male"}    ]}

使用 read_json() 函数将该文件读取为 Pandas 数据框的示例代码如下：

import pandas as pd# 读取 JSON 文件为 Pandas 数据框df = pd.read_json('data.json')# 打印输出数据框print(df)

在上述代码中，首先使用 pd.read_json() 函数读取名为 data.json 的 JSON 文件，并将其存储在变量 df 中。然后，使用 print() 函数打印输出了数据框的内容。

需要注意的是，在读取 JSON 数据时，如果数据结构比较复杂，可能需要通过 orient 参数指定数据的方向。默认情况下，该参数的值为 'columns'，表示按列方向读取数据。如果数据以行的形式存储，可以将 orient 参数的值设置为 'index'。

例如，假设有一个名为 data.json 的 JSON 文件，内容如下：

[    {"name": "Alice", "age": 20, "gender": "female"},    {"name": "Bob", "age": 21, "gender": "male"},    {"name": "Charlie", "age": 19, "gender": "male"}]

使用 read_json() 函数将该文件读取为 Pandas 数据框的示例代码如下：

import pandas as pd# 读取 JSON 文件为 Pandas 数据框df = pd.read_json('data.json', orient='index')# 打印输出数据框print(df)

在上述代码中，通过将 orient 参数的值设置为 'index'，将 JSON 数据按行方向读取为 Pandas 数据框。