df=pd.json_normalize(response_json['data']['list'],errors='ignore')。如何将这句代码中的.json_normalize改为使用json.load来实现这句代码的功能

`pd.json_normalize` 是 pandas 的一个函数，用于从 JSON 格式的数据结构中提取嵌套数据并将其转换为 DataFrame。这个函数方便地展开 JSON 对象，使其每一级键都变成 DataFrame 的一列。

如果要用 `json.load` 替代，你需要分两步操作：

1. 首先，使用 `json.load()` 将 JSON 字符串解析为 Python 对象。假设你的 response_json 是一个包含 JSON 数据的字符串，你可以这样做：

import json

json_data = response_json
parsed_data = json.loads(json_data)

2. 接着，你需要手动处理解析后的数据。由于 `json.load()` 返回的是一个普通的字典或列表，不是 pandas DataFrame，你需要自己组织数据。如果你是从 list 中获取 data，可以尝试如下操作：

if 'list' in parsed_data and isinstance(parsed_data['list'], list):
    data_list = parsed_data['list']
else:
    raise ValueError("Invalid structure - expected a 'list' key with a list value.")

# 如果每个元素都是字典，可以直接遍历并合并
flat_df = pd.DataFrame([item for sublist in data_list for item in sublist])

如果你想保持类似 `.json_normalize` 的效果，可能会需要对数据进一步处理，比如递归遍历，或者手动指定列名等。如果你的数据结构更复杂，可能还需要编写更多的代码来构建 DataFrame。