将最后一行更改为：

temp = temp.append(data, ignore_index = True)

我们必须这样做的原因是因为append不是在适当的位置发生的，append方法不修改 Dataframe ，它只是返回一个新的 Dataframe 和append操作的结果。

编辑：

自从写了这个答案之后，我了解到永远不要在循环中使用DataFrame.append，因为它会导致二次复制（参见this answer）。
你应该做的是先创建一个 Dataframe 列表，然后使用pd.concat在一次操作中将它们连接起来，如下所示：

dfs = [] # an empty list to store the data frames
for file in file_list:
    data = pd.read_json(file, lines=True) # read data frame from json file
    dfs.append(data) # append the data frame to the list

temp = pd.concat(dfs, ignore_index=True) # concatenate all the data frames in the list.

这种替代方法应该快得多。

如果需要将JSON扁平化，Juan Estevez的方法就不能正常工作了。

import pandas as pd

dfs = []
for file in file_list:
    with open(file) as f:
        json_data = pd.json_normalize(json.loads(f.read()))
    dfs.append(json_data)
df = pd.concat(dfs, sort=False) # or sort=True depending on your needs

或者，如果JSON是行分隔的（未测试）：

import pandas as pd

dfs = []
for file in file_list:
    with open(file) as f:
        for line in f.readlines():
            json_data = pd.json_normalize(json.loads(line))
            dfs.append(json_data)
df = pd.concat(dfs, sort=False) # or sort=True depending on your needs

我把胡安·埃斯特维斯的答案和“一团一团”结合起来了。谢谢。

import pandas as pd
import glob

def readFiles(path):
    files = glob.glob(path)
    dfs = [] # an empty list to store the data frames
    for file in files:
        data = pd.read_json(file, lines=True) # read data frame from json file
        dfs.append(data) # append the data frame to the list

    df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) # concatenate all the data frames in the list.
    return df

from pathlib import Path
import pandas as pd

paths = Path("/home/data").glob("*.json")
df = pd.DataFrame([pd.read_json(p, typ="series") for p in paths])```

也许您应该说明，json文件是使用panda pd.to_json（）创建的，还是以其他方式创建的。我使用的数据不是使用pd.to_json（）创建的，我认为在我的情况下不可能使用pd.read_json（）。相反，我编写了一个定制的for-each循环方法，将所有内容写入DataFrame