Pandas Dataframe 到带有单独记录的 JSON 文件答案

【问题标题】：Pandas Dataframe to JSON File with Separate RecordsPandas Dataframe 到带有单独记录的 JSON 文件
【发布时间】：2013-11-07 09:57:59
【问题描述】：

我正在尝试将数据从 Pandas Dataframe 转储到 JSON 文件中以导入 MongoDB。我在文件中需要的格式在表格的每一行都有 JSON 记录：

{<column 1>:<value>,<column 2>:<value>,...,<column N>:<value>}

df.to_json(,orient='records') 接近结果，但所有记录都转储在单个 JSON 数组中。

对于从数据框中获取此结果的有效方法有什么想法吗？

更新：我想出的最佳解决方案如下：

dlist = df.to_dict('records')
dlist = [json.dumps(record)+"\n" for record in dlist]
open('data.json','w').writelines(dlist)

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

根据自己的喜好在 python 字典中格式化数据并使用 simplejson：

json.dumps(your_dictionary)

【讨论】：

我认为这行不通，因为我希望每一行都有单独的 JSON 记录。记录不应在结果文件的列表或字典中绑定在一起。
我想你的结果是一个python记录列表？
文件中的每一行都应该是代表一个特定记录的字典。这些字典不应在文件中的列表中绑定在一起。
for i in list: json.dumps(i)

【解决方案2】：

docs here，有几个orient 选项可以通过，你至少需要pandas 0.12

In [2]: df = DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('AB'))

In [3]: df
Out[3]: 
          A         B
0 -0.350949 -0.428705
1 -1.732226  1.895324
2  0.314642 -1.494372
3 -0.492676  0.180832
4 -0.985848  0.070543
5 -0.689386 -0.213252
6  0.673370  0.045452
7 -1.403494 -1.591106
8 -1.836650 -0.494737
9 -0.105253  0.243730

In [4]: df.to_json()
Out[4]: '{"A":{"0":-0.3509492646,"1":-1.7322255701,"2":0.3146421374,"3":-0.4926764426,"4":-0.9858476787,"5":-0.6893856618,"6":0.673369954,"7":-1.4034942394,"8":-1.8366498622,"9":-0.1052531862},"B":{"0":-0.4287054732,"1":1.8953235554,"2":-1.4943721459,"3":0.1808322313,"4":0.0705432211,"5":-0.213252257,"6":0.045451995,"7":-1.5911060576,"8":-0.4947369551,"9":0.2437304866}}'

【讨论】：