使用 Pandas 将 CSV 转换为 JSON

Question

我有CSV格式的数据，例如：

• 第一行是列号，我们忽略它。
• 第二行，从 Col_4 开始，是天数
• 第三行：Col_1 和 Col_2 是坐标（经度、纬度），Col_3 是统计值，Col_4 以后是测量值。

如您所见，这种格式令人困惑。我想通过以下方式将其转换为 JSON，例如：

{"points":{
        "dates": ["20190103", "20190205"],
        "0":{
          "lon": "-8.072557",
          "lat": "41.13702",
          "measurements": ["-0.191792","-10.543130"],
          "val": "-1"
        },
        "1":{
          "lon": "-8.075557",
          "lat": "41.15702",
          "measurements": ["-1.191792","-2.543130"],
          "val": "-9"
        }
    }
}

总结一下我到目前为止所做的事情，我将 CSV 读取到 Pandas DataFrame：

df = pandas.read_csv("sample.csv")

我可以将日期提取到一个 Numpy 数组中：

dates = df.iloc[0][3:].to_numpy()

我可以提取所有点的测量值：

measurements_all = df.iloc[1:,3:].to_numpy() 

而 lon 和 lat 和 val 分别用：

lon_all = df.iloc[1:,0:1].to_numpy()
lat_all = df.iloc[1:,1:2].to_numpy()
val_all = df.iloc[1:,2:3].to_numpy()

谁能解释我如何将此信息格式化为与 .json 示例相同的结构？

Answer 1

有了这个数据框

df = pd.DataFrame([{"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4":3, "col5":5},
  {"col1": None, "col2": None, "col3": None, "col4":20190103, "col5":20190205},
  {"col1": -8.072557, "col2": 41.13702, "col3": -1, "col4":-0.191792, "col5":-10.543130},
  {"col1": -8.072557, "col2": 41.15702, "col3": -9, "col4":-0.191792, "col5":-2.543130}])

此代码执行您想要的操作，尽管它没有像您的示例那样将任何内容转换为字符串。但如有必要，您应该能够轻松地做到这一点。

# generate dict with dates
final_dict = {"dates": [list(df["col4"])[1],list(df["col5"])[1]]}

# iterate over relevant rows and generate dicts
for i in range(2,len(df)):
  final_dict[i-2] = {"lon": df["col1"][i],
                    "lat": df["col2"][i],
                    "measurements": [df[cname][i] for cname in ["col4", "col5"]],
                    "val": df["col3"][i]
                    }

这导致这个输出：

{0: {'lat': 41.13702,
  'lon': -8.072557,
  'measurements': [-0.191792, -10.54313],
  'val': -1.0},
 1: {'lat': 41.15702,
  'lon': -8.072557,
  'measurements': [-0.191792, -2.54313],
  'val': -9.0},
'dates': [20190103.0, 20190205.0]}

Answer 2

从数据中提取日期，然后从数据框中删除第一行：

dates =list(data.iloc[0][3:])

data=data.iloc[1:]

将日期插入到字典中：

points={"dates":dates}

遍历数据框并将元素添加到字典中：

 i=0 

for index, row in data.iterrows():
   element= {"lon":row["Col_1"], 
             "lat":row["Col_2"],
             "measurements": [row["Col_3"], row["Col_4"]]}
   points[str(i)]=element
   i+=1

您可以使用 json.dumps() 将 dict 转换为字符串对象：

points_json = json.dumps(points)

它将是字符串对象，而不是 json(dict) 对象。更多关于这个的帖子Converting dictionary to JSON

Answer 3

我将 pandas 数据框的值转换为一个列表，然后遍历其中一个列表，并将这些列表添加到包含这些值的嵌套 JSON 对象中。

import pandas
import json
import argparse
import sys

def parseInput():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Convert CSV measurements to JSON")

    parser.add_argument(
        '-i', "--input",
        help="CSV input",
        required=True,
        type=argparse.FileType('r')
    )

    parser.add_argument(
        '-o', "--output",
        help="JSON output",
        type=argparse.FileType('w'),
        default=sys.stdout
    )

    return parser.parse_args()

def main():
    args = parseInput()

    input_file = args.input
    output = args.output

    dataframe = pandas.read_csv(input_file)

    longitudes = dataframe.iloc[1:,0:1].T.values.tolist()[0]
    latitudes = dataframe.iloc[1:,1:2].T.values.tolist()[0]
    averages = dataframe.iloc[1:,2:3].T.values.tolist()[0]
    measurements = dataframe.iloc[1:,3:].values.tolist()
    dates=dataframe.iloc[0][3:].values.tolist()

    points={"dates":dates}

    for index, val in enumerate(longitudes):
        entry = {
            "lon":longitudes[index],
            "lat":latitudes[index], 
            "measurements":measurements[index], 
            "average":averages[index]
            }
        points[str(index)] = entry
        
    json.dump(points, output)

    
if __name__ == "__main__":
    main()