在python中将DataFrame转换为JSON

Question

我有一个数据框，我想通过选择列将其转换为 json 格式。而且由于我的台词很多，我不能手工做所有事情

我有一个看起来像这样的数据框：

 Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4', np.nan, 'Ford', 'Audi A1'],
    'Price': [22000,25000,27000,35000, 29000, 27000, 35000],
    'Liscence Plate': ['ABC 123', 'XYZ 789', 'CBA 321', 'ZYX 987', 'DEF 456', 'DEF 466', 'ABC 123']}

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

我必须转换成这个：

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"]}

Answer 1

所以你想要这个？

df.to_json(orient='records')

输出：

[{
    "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"
}]

编辑：

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]
}]

在开头添加自定义键：

'{\"form\": ' + df.to_json(orient='records') + '}'

\" 转义了 "，因此表单被引用。

{
    "form": [{
        "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]
    }]
}

Answer 2

看看.to_json() function。它将允许您轻松地将 DataFrame 转换为 json。您可以通过提供 orient 参数来更改 json 的架构。

这可以很好地工作，但它不会为您提供品牌和价格键的列表。如果您想要更大的灵活性，您可以先使用具有相同 orient 参数的 .to_dict() 函数，进行更改，然后使用 json.dump() 转换为 json。

编辑： 根据您的编辑，我认为您想先按车牌分组？在这种情况下，您可以这样做：

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

聚合到列表并转换为 json。

Answer 3

使用pandas.DataFrame.iterrows 并“手动”构建结果。

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']}
    ]
}

这与您正在寻找的非常接近。