正如@Jan_B提到的，这个问题需要数据的例子和你已经尝试过的，但是没有这些信息，有一个粗略的想法可以工作;如果您的JSON数据存在于CSV的第二列中，那么首先尝试单独提取它可能是最简单的（老实说，我非常好奇CSV中的JSON是什么样子的？）并以这种方式编译您的框架。
但是，如果第一列有一个client_ID字段，而它旁边的字段是您的JSON-like-info，那么您的另一个选择是加载它并填充字典。理想情况下，类似于records = {"Client ID 1":"JSON-string 1" ... "Client ID X":"JSON-string X"}。然后，现在你已经将你的key（客户端）和value（json-as-a-string）配对在一起，你可以使用内置的json包将字符串转换成它自己的字典对象来表示客户端的信息。如果我没记错的话，正确的命令应该是json.loads(<json-string-goes-here>)，你可以用它来替换record中的字符串项，用你的json的字典表示，得到一个结构整洁的嵌套字典，你可以更容易地操作它。
同样，示例数据和代码将是有帮助的（AFAIK堆栈溢出需要它？但无论哪种方式），但我在此期间的粗略伪代码可能看起来像这样：

import json, pandas as pd
path_to_csv = r" ... "
csv_dataframe = pd.read_csv(path_to_csv,dtype="object")
names = csv_dataframe["Client_id"]; json_data = csv_dataframe["JSON"]
record = {}
for row_number in range(len(names)):
    name = names[row_number]; thisjson = json_data[row_number]
    thisjson = json.loads(thisjson)
    record[name] = thisjson

现在，就最终生成你想要的框架而言--如果没有样本数据，我不太确定;然而，以这种方式拥有一个嵌套的dicionary将比试图挖掘CSV嵌套的JSON数据更容易管理。有了这个，你可以为每个人填充单独的嵌套，并在最后用pd.concat([list of your individual df's])压缩它，但这更多的是个人偏好。