如何遍历数据框并将行转换为 JSON 对象答案

【问题标题】：How do you loop through a dataframe and convert rows to JSON objects如何遍历数据框并将行转换为 JSON 对象
【发布时间】：2021-12-15 19:55:20
【问题描述】：

我正在创建一个将数据发送到远程服务器的函数。我目前正在使用 pandas 库来读取 CSV 文件并将数据转换为数据框。我需要做的是遍历该数据框并将每一行转换为 JSON 并将它们发送到我的数据库。

我需要循环的原因是对于 HTML 字符串来说太大的数据集（当前发送 100 行 x 21 列）太长了。我需要做的是发送循环并发送大量 10 个左右。

下面是我现在的位置：

def UploadData(root, self, data):
        i = 0
        data_arr = []
        for row in data:
            if i % 5 == 0:
                # Add row to array or something
                data_arr.append(row)
                json_str = data_arr.to_json(orient='records')
                url = 'https://newsimland.com/~db/JSON/?tok={"tok":"YOUR TOKEN HERE","cmd":{"STORE":"test_database","VALUE":'+ json_str +'}}'
                r = requests.get(url)
            else:
                # Add row to array
                data_arr.append(row)
            i += 1
        data = r.json()
        if r.status_code == 200:
            Alert(title="Error", text="Data upload unsuccessful")
        else:
            Alert(title="Success", text="Data upload successful")

其中一个问题是.to_json(orient='records') 用于数据帧，而不是我要附加到的数组。此外，如果原始数据帧少于 5 行，则不会将数据发送到数据库。

有谁知道我如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python json pandas dataframe

【解决方案1】：

如果我对您的理解正确，您希望以 5 行或更少行的部分发送您的 DataFrame。在这种情况下，我建议您按以下方式拆分数据框，以便将行保留为 DataFrame，您可以使用to_json。

import numpy as np

def UploadData(root, self, data):
    size = 5
    for chunk in np.split(data, np.arange(size, data.size, size)):
        if chunk.size:
            json_str = chunk.to_json(orient='records')
            # Send your data here!

【讨论】：