从 pandas 数据框创建嵌套 JSON答案

【问题标题】：Create a nested JSON out of a pandas dataframe从 pandas 数据框创建嵌套 JSON
【发布时间】：2020-12-22 02:08:57
【问题描述】：

Year    temp    Name        DateTime
1950    0       De Bilt     010100
1951    1       De Bilt     010100
1950    2       De Bilt     010101
1951    3       De Bilt     010101
1950    0       Arcen       010100
1951    1       Arcen       010100

我有这个数据框 (df_stations)，并想用它创建一个 JSON，格式如下：

{
  "De Bilt": {
    "010100": {
      "1950": {
        "temp": 0
      },
      "1951": {
        "temp": 1
      }
    },
    "010101": {
      "1950": {
        "temp": 2
      },
      "1951": {
        "temp": 3
      }
    }
  },
  "Arcen": {
    "010100": {
      "1950": {
        "temp": 0
      },
      "1951": {
        "temp": 1
      }
    },
...

但是，以下代码没有给我正确的结果：

def f(x):
    return (dict({k:v for k,v in zip(x.DateTime,x.Year)},**{'temp':x.temp.iloc[0]}))
(
    df_stations.groupby(['Name','DateTime','Year'])
      .apply(f)
      .groupby(level=0)
      .apply(lambda x: x.tolist())
      .to_dict()
)

有人可以帮我解决这个问题吗？非常感谢！

【问题讨论】：

你能举一个例子，数据框中的输入值对应于 JSON 中的输出值吗？当你有De Bilt 和Arcen 在输出而不是输入，Voorschoten 在输入而不是输出时，要准确理解你的目标有点困难。
感谢@MatějRačinský 的评论，我已更新数据框以与 JSON 相对应。

标签： python json pandas nested

【解决方案1】：

让我们试试双组：

{k: {v:d.set_index('Year').to_dict('i') for v,d in g.drop('DateTime',axis=1).groupby(g['DateTime'])}
     for k,g in df.drop('Name',axis=1).groupby(df['Name'])
}

输出：

{'Arcen':   {10100: {1950: {'temp': 0}, 1951: {'temp': 1}}},
 'De Bilt': {10100: {1950: {'temp': 0}, 1951: {'temp': 1}},
             10101: {1950: {'temp': 2}, 1951: {'temp': 3}}
            }
}

但是，由于数据嵌套严重，我确实认为这不是最好的 JSON 格式。

【讨论】：

【解决方案2】：

def f(x):
    return {level1: {level2: b.xs(level1).xs(level2).to_dict() for level2 in b.xs(level1).index.levels[0] if level2 in b.xs(level1).index.get_level_values(0)} for level1 in b.index.levels[0]}

df_stations.groupby(['Name','DateTime','Year']).apply(f)[0]

会给你结果

{'Arcen': {'010100': {1950: {'temp': 0}, 1951: {'temp': 1}}},
 'De Bilt': {'010100': {1950: {'temp': 0}, 1951: {'temp': 1}},
  '010101': {1950: {'temp': 2}, 1951: {'temp': 3}}}}

【讨论】：