在數據清洗和分析的過程中，常遇到需要將json格式數據轉換為dataframe的情況。json是一種輕量級的數據交換格式，具有結構清晰、易于讀寫、易于解析和生成等特點。本文將介紹如何使用Python中的pandas庫批量轉換json為dataframe。

首先，我們需要安裝pandas庫。在命令行中輸入

pip install pandas

即可安裝。接下來，我們假設有多個json文件需要批量轉換，這些文件分別位于一個文件夾中，文件名形如"data001.json"，"data002.json"等等。我們可以使用os庫中的listdir函數遍歷該文件夾并獲取所有文件名，示例代碼如下：

import os
dir_path = "path/to/folder/"
json_files = [f for f in os.listdir(dir_path) if f.endswith('.json')]

其中，dir_path為文件夾路徑，json_files為該文件夾中所有json文件的文件名列表。

接著，我們可以使用pandas中的read_json函數讀取json文件并轉換為dataframe。示例代碼如下：

import pandas as pd
df_list = []
for json_file in json_files:
file_path = dir_path + json_file
df = pd.read_json(file_path)
df_list.append(df)
result = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

其中，pd.read_json函數將json文件讀入并轉換為dataframe，df_list用于存儲每個json文件的dataframe，pd.concat函數將所有dataframe按行拼接成一個result數據框。

最后，我們可以將result輸出為csv文件或進行其他的數據分析處理。示例代碼如下：

result.to_csv("result.csv", index=False)

本文介紹了使用Python中的pandas庫批量轉換json為dataframe的方法。通過遍歷文件夾獲取所有json文件名，使用pd.read_json函數將json文件讀入并轉換為dataframe，pd.concat函數將所有dataframe按行拼接成一個result數據框，最后將result輸出為csv文件或進行其他的數據分析處理。