本质上，我试图使用json_normalize对我的pandas数据框中的列进行规范化。归一化部分仅包括5个其他列，这对我来说似乎并不荒谬-尽管数据框确实有大约21,000行（对我来说似乎还不算多）。
我在这里尝试使用列表推导来创建一个仅包含需要规范化的信息的数据框，以便以后可以与主数据框联接。
dfNormalized = pandas.concat([df.append(json_normalize(x)) for x in
data['email_addresses']], ignore_index=True)
该代码将运行一会儿，然后我的计算机将冻结，所有程序将被冻结。然后，我被迫手动关闭计算机。我这样做效率低吗？我的电脑很烂吗？我以为我记得昨天这样做是可行的，但是也许我想起来是错误的，因为今天每次尝试，ol机器都会炸毁。