可以使用json_normalize：

df = pd.json_normalize(data['testCaseResult'], 'testResultValue', 
                       ['timestamp','testCaseStatus','result',
                       ['testCaseFailureStatus','testCaseFailureStatusType'],
                       ['testCaseFailureStatus','updatedAt']])
print (df)
        name value   timestamp testCaseStatus  \
0  nullCount     2  1696257561         Failed   

                              result  \
0  Found nullCount=2. It should be 0   

  testCaseFailureStatus.testCaseFailureStatusType  \
0                                             New   

  testCaseFailureStatus.updatedAt  
0                   1696257581779

你的json包含嵌套结构。你必须在转换为JSON对象之前将其展平。

import pandas as pd
import json

fjson = 'C:/dati/json/json_file.json'
with open(fjson) as f:
    data = json.load(f)
    print(data)

flat_data = {}
for key, value in data['testCaseResult'].items():
    if isinstance(value, dict):
        for nested_key, nested_value in value.items():
            flat_data[f'{key}_{nested_key}'] = nested_value
    elif isinstance(value, list):
        for i, dict_ in enumerate(value):
            for nested_key, nested_value in dict_.items():
                flat_data[f'{key}_{i}_{nested_key}'] = nested_value
    else:
        flat_data[key] = value

testcaseresult_df = pd.DataFrame([flat_data]) # {'testCaseResult': {'timestamp': 1696257561, 'testCaseStatus': 'Failed', 'result': 'Found nullCount=2. It should be 0', 'testResultValue': [{'name': 'nullCount', 'value': '2'}], 'testCaseFailureStatus': {'testCaseFailureStatusType': 'New', 'updatedAt': 1696257581779}}}

你必须考虑什么是数据框架。
Pandas的数据框架是由行和列组成的表格数据。
你附上的json没有预处理似乎不合适。

ValueError: Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering.

这个错误来自你json中的数组。
在我看来，除非你修改数据，否则出现错误是合理的。

您需要扁平化嵌套结构，以便将JSON数据转换为DataFrame

def flatten_json(json_obj, parent_key='', separator='_'):
    items = {}
    for key, value in json_obj.items():
        new_key = parent_key + separator + key if parent_key else key
        if isinstance(value, dict):
            items.update(flatten_json(value, new_key, 
separator=separator))
        else:
            items[new_key] = value
    return items
flat_data = flatten_json(data)
testCaseResult_df = pd.DataFrame([flat_data])

希望能帮上忙！