带键的熊猫到json

【问题标题】：pandas to json with key带键的熊猫到json
【发布时间】：2019-07-22 09:26:09
【问题描述】：

我想创建一个带键的 json 字典。

df = pd.DataFrame({'a':list('ABCAB'),
                   'b':[4,5,4,5,10],
                   'c':[7,8,9,5,10]})

df.set_index('a').to_json(orient='records')
print(d)

这将创建一个如下所示的 json dict：[{"b":4,"c":7},{"b":5,"c":8},{"b":4,"c":9},{"b":5,"c":5},{"b":10,"c":10}]

但是，我正在努力以我想要的方式得到这个，我最好有一个 json 字典，它的键是这样的：["A":[{"b":4,"c":7}, {"b":5,"c":5}],"B": [{"b":5,"c":8},{"b":10,"c":10}], "C": [{"b":4,"c":9}]]

【问题讨论】：

标签： pandas python-3.6

【解决方案1】：

将groupby 与apply 和lambda 函数一起使用并指定列名，最后调用Series.to_json：

d = df.groupby('a')['b','c'].apply(lambda x: x.to_dict('r')).to_json()
print(d)
{"A":[{"b":4,"c":7},{"b":5,"c":5}],
 "B":[{"b":5,"c":8},{"b":10,"c":10}],
 "C":[{"b":4,"c":9}]}

更动态的解决方案是通过Index.difference 获取列名：

cols = df.columns.difference(['a'])
d = df.groupby('a')[cols].apply(lambda x: x.to_dict('r')).to_json()

【讨论】：