将json读入pandas dataframe时，允许什么类型规格？

将json读入pandas dataframe时，允许的类型规格包括：

1. JSON对象（Object）：表示为键值对的集合，每个键值对之间使用逗号分隔，键和值之间使用冒号分隔。可以通过pd.read_json()函数将JSON对象读入dataframe。例如：

data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
df = pd.read_json(data)

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1. JSON数组（Array）：表示为值的有序集合，每个值之间使用逗号分隔，可以包含不同类型的值。可以通过pd.read_json()函数将JSON数组读入dataframe。例如：

data = '[{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}]'
df = pd.read_json(data)

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云数据库Redis版，用于存储和查询JSON数据。产品介绍链接：腾讯云云数据库Redis版

1. JSON字符串（String）：表示为双引号或单引号括起来的字符序列。可以通过pd.read_json()函数将JSON字符串读入dataframe。例如：

data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
df = pd.read_json(data)

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云函数（SCF），用于处理和转换JSON数据。产品介绍链接：腾讯云云函数（SCF）

1. JSON文件：包含JSON数据的文件，可以是本地文件或者网络文件。可以通过pd.read_json()函数将JSON文件读入dataframe。例如：

df = pd.read_json('data.json')

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储（COS），用于存储和管理JSON文件。产品介绍链接：腾讯云对象存储（COS）

总结：在将JSON读入pandas dataframe时，可以使用JSON对象、JSON数组、JSON字符串或JSON文件作为输入。腾讯云提供了腾讯云对象存储（COS）、腾讯云云数据库Redis版和腾讯云云函数（SCF）等产品来支持存储、查询和处理JSON数据。