JSON是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用中。在JSON中，每个数据项都由键值对表示。JSON中的数据结构非常灵活，可以嵌套存储复杂的数据。一个JSON文件可以包含多个对象，每个对象可以包含多个键值对。在某些情况下，我们希望将一些相邻的单元格合并成一个单元格，以提高数据的可读性和可视性。

// 原始 JSON 数据
{
  "name": "John Smith",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Main Street",
    "city": "Anytown",
    "state": "CA",
    "zip": "12345"
  }
}

在一些数据可视化工具中，可以使用JSON单元格合并功能。例如，在Jupyter Notebook中，我们可以使用pandas库中的DataFrame对象来展示JSON数据。在DataFrame对象中，我们可以使用merge_cells方法来合并相邻的单元格。

import pandas as pd

# 读取JSON数据
data = {
  "name": ["John Smith"],
  "age": [30],
  "address_street": ["123 Main Street"],
  "address_city": ["Anytown"],
  "address_state": ["CA"],
  "address_zip": ["12345"]
}

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 合并单元格
df.style.set_properties(**{'text-align': 'center'}) \
  .set_table_styles([{'selector': 'th',
                      'props': [('background', '#a5c6e8'), ('font-size', '1.2em'), ('border', '1px solid black')]},
                     {'selector': 'td',
                      'props': [('border', '1px solid black')]},
                     {'selector': 'tr:hover',
                      'props': [('background-color', '#f5f5f5')]}]) \
  .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \
  .set_properties(subset=['address_street', 'address_city', 'address_state', 'address_zip'], **{'background-color': '#e2efda'}) \
  .merge_cells(index=[0], subset=["name"]) \
  .merge_cells(index=[0], subset=["age"]) \
  .merge_cells(index=[0], subset=["address_street", "address_city", "address_state", "address_zip"])

在上述代码中，我们首先使用pandas中的DataFrame对象来加载JSON数据。然后，我们使用style对象设置DataFrame的样式，包括单元格的文本对齐、表格样式、鼠标悬停样式等。接着，我们使用merge_cells方法来合并单元格，其中index参数指定要合并的单元格所在的行号，subset参数指定要合并的单元格的列名。最后，我们可以通过to_html方法将DataFrame对象导出为HTML格式，以便在Web应用中展示。