1. 首先，需要使用requests库获取Alpha Vantage API的数据，并将其转换为JSON格式：

import requests
import json

url = "https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED&symbol=MSFT&apikey=demo"
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

2. 转换为pandas dataframe的方法是使用pandas库中的read_json函数：

import pandas as pd

df = pd.read_json(json.dumps(data['Time Series (Daily)']), orient='index')
df.index.name = 'date'

其中，需要注意的是，Alpha Vantage API返回的JSON数据中时间戳为键名，需要使用orient='index'参数指定JSON的键名作为每行的索引。

最终得到的数据框的前几行如下所示：

              1. open    2. high     3. low   4. close  5. adjusted close  6. volume  7. dividend amount  8. split coefficient
date                                                                                                                                          
2021-02-26  235.0000  235.8100  227.3500  231.6000           231.6000   34754505               0.000                  1.000
2021-02-25  235.6100  236.3900  226.7300  228.9900           228.9900   39068159               0.000                  1.000
2021-02-24  230.3200  235.5500  230.0000  235.1400           235.1400   25494000               0.000                  1.000
2021-02-23  223.7600  228.1500  222.4201  226.2300           226.2300   31537199               0.000                  1.000
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