Python語言的pandas庫提供了一種叫做DataFrame的數據結構，可以用來存儲和處理各種類型的數據。DataFrame可以視作二維表格，其中包含多列數據，每列都可以是不同的數據類型。在實際的數據分析過程中，我們會經常用到將數據轉換為json格式的操作，使得數據可以方便地被其他程序讀取和處理。

下面是一段用pandas庫讀取并格式化json數據的代碼：

import pandas as pd
# 讀取json數據
data = pd.read_json('data.json')
# 將數據轉換成DataFrame形式
df = pd.DataFrame(data)
# 使用to_json方法將DataFrame轉成json格式
json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)
print(json_data)

上面的代碼首先通過pandas庫讀取了一個名為data.json的文件，將其轉換為DataFrame形式，最后利用了to_json()方法將DataFrame格式的數據轉換為json格式的數據。其中orient參數指定了數據排版方式，這里選擇了"records"表示每一行變成一個對象，force_ascii參數則控制是否使用ASCII字符集編碼。

對于json格式的數據來說，數據排版是非常重要的，直接影響到數據的可讀性和可解析性。在使用pandas庫對json數據進行操作時，我們可以通過控制DataFrame的表格排版來靈活地調整json文件的輸出格式，使得其在使用中更加的方便和實用。