在python中將DataFrame轉換為JSON

我有一個資料框，我想通過選擇列將其轉換為 json 格式。而且由于我有很多線，我不能手工完成所有事情

我有一個看起來像這樣的資料框：

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4', np.nan],
    'Price': [22000,25000,27000,35000, 29000],
    'Liscence Plate': ['ABC 123', 'XYZ 789', 'CBA 321', 'ZYX 987', 'DEF 456']}

df = pd.DataFrame(Cars,columns= ['Brand', 'Price', 'Liscence Plate'])


            Brand  Price Liscence Plate
0  Honda Civic     22000  ABC 123
1  Toyota Corolla  25000  XYZ 789
2  Ford Focus      27000  CBA 321
3  Audi A4         35000  ZYX 987
4  NaN             29000  DEF 456
5  Ford            27000  DEF 466
6  Audi A1         35000  ABC 123

我必須轉換為：

data = {"form": [
             {"Liscence Plate": "ABC 123",
              "Brand": ["Honda Civic", "Audi A1"
],
              "Price": ["22000", "35000"]},
{"Liscence Plate": "XYZ 789",
              "Brand": ["Toyota Corolla",
],
              "Price": ["25000"]},
{"Liscence Plate": "CBA 321",
              "Brand": ["Ford Focus",
],
              "Price": ["27000"]},
{"Liscence Plate": "ZYX 987",
              "Brand": ["Audi A4",
],
              "Price": ["35000"]},
{"Liscence Plate": "DEF 456",
              "Brand": ["NaN", "Ford"
],
              "Price": ["29000", "27000"]}

uj5u.com熱心網友回復：

看看.to_json() 函式。它將允許您輕松地將 DataFrame 轉換為 json。您可以通過提供orient引數來更改 json 的架構。

這將作業得很好，但它不會為您提供品牌和價格鍵的串列。如果您想要更大的靈活性，您可以首先使用.to_dict()具有相同orient引數的函式，進行更改，然后使用json.dump()轉換為 json 。

編輯：根據您的編輯，我認為您要先按車牌分組？在這種情況下，你可以這樣做：

df.groupby('Liscence Plate').agg(list).reset_index().to_json('records')

聚合到串列并轉換為 json。

uj5u.com熱心網友回復：

所以你想要這個？

df.to_json(orient='records')

輸出：

[{
    "Brand": "Honda Civic",
    "Price": 22000,
    "Liscence Plate": "ABC 123"
}, {
    "Brand": "Toyota Corolla",
    "Price": 25000,
    "Liscence Plate": "XYZ 789"
}, {
    "Brand": "Ford Focus",
    "Price": 27000,
    "Liscence Plate": "CBA 321"
}, {
    "Brand": "Audi A4",
    "Price": 35000,
    "Liscence Plate": "ZYX 987"
}, {
    "Brand": null,
    "Price": 29000,
    "Liscence Plate": "DEF 456"
}]

編輯：

df = df.groupby('Liscence Plate').agg({'Brand': lambda x: list(x), 'Price': lambda x: list(x)}).reset_index()
df.to_json(orient='records')

[{
    "Liscence Plate": "ABC 123",
    "Brand": ["Honda Civic"],
    "Price": [22000]
}, {
    "Liscence Plate": "CBA 321",
    "Brand": ["Ford Focus"],
    "Price": [27000]
}, {
    "Liscence Plate": "DEF 456",
    "Brand": [null, "Ford F-150"],
    "Price": [29000, 33000]
}, {
    "Liscence Plate": "XYZ 789",
    "Brand": ["Toyota Corolla"],
    "Price": [25000]
}, {
    "Liscence Plate": "ZYX 987",
    "Brand": ["Audi A4"],
    "Price": [35000]
}]

uj5u.com熱心網友回復：

使用pandas.DataFrame.iterrows和“手動”構建結果。

data = {'form' : [
            {k:[str(s[k])] if t == list else str(s[k])
                for k, t in (("Liscence Plate", str), ("Brand", list), ("Price", list))}
            for _, s in df.iterrows()]
       }

>>> data
{'form': [
    {'Brand': ['Honda Civic'], 'Liscence Plate': 'ABC 123', 'Price': ['22000']},
    {'Brand': ['Toyota Corolla'], 'Liscence Plate': 'XYZ 789', 'Price': ['25000']},
    {'Brand': ['Ford Focus'], 'Liscence Plate': 'CBA 321', 'Price': ['27000']},
    {'Brand': ['Audi A4'], 'Liscence Plate': 'ZYX 987', 'Price': ['35000']},
    {'Brand': ['nan'], 'Liscence Plate': 'DEF 456', 'Price': ['29000']}
    ]
}

這與您要查找的內容非常接近。

標籤：Python json 数据框

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