你可以考虑使用pandas的read_json()函数，但是需要注意使用适当的参数来避免内存溢出。例如，你可以使用lines=True参数来逐行读取JSON文件，而不是一次性将整个文件读入内存中。你也可以使用dtype参数来指定数据类型，从而减少内存使用量。给我一个实例代码

好的，以下是一个使用pandas的read_json()函数逐行读取JSON文件的示例代码：

import pandas as pd

# 逐行读取JSON文件
data = pd.read_json('your_file.json', lines=True, chunksize=100000)

# 遍历每个数据块
for chunk in data:
    # 进行数据处理操作
    ...

在上面的代码中，`read_json()`函数的`lines`参数被设置为`True`，表示逐行读取JSON文件。`chunksize`参数设置了每个数据块的大小，这里设置为100000行。

遍历每个数据块后，你可以对其进行任何需要的操作，例如数据清洗、转换等。当处理完所有数据块后，你可以将它们合并成一个DataFrame，例如：

# 合并所有数据块
df = pd.concat(data, ignore_index=True)

在上面的代码中，`concat()`函数用于将所有数据块合并成一个DataFrame。`ignore_index`参数被设置为`True`，表示重新生成行索引。

另外，你还可以使用`dtype`参数来指定数据类型，例如：

# 指定数据类型
dtypes = {'col1': 'int32', 'col2': 'float32', 'col3': 'category'}
data = pd.read_json('your_file.json', lines=True, dtype=dtypes)

在上面的代码中，`dtypes`字典指定了每个列的数据类型。读取JSON文件时，pandas会根据这些数据类型来解析数据，从而减少内存使用量。