熊猫数据框到 json 列表格式答案

【问题标题】：Pandas dataframe to json list format熊猫数据框到 json 列表格式
【发布时间】：2017-08-25 08:50:57
【问题描述】：

我有大熊猫表格数据框可以转换成 JSON。标准的 .to_json() 函数不会为 JSON 提供紧凑的格式。如何获得这样的 JSON 输出格式，仅使用 pandas ？

{"index": [ 0, 1 ,3 ],
 "col1": [ "250", "1" ,"3" ],
 "col2": [ "250", "1" ,"3" ]
}

这是一种非常紧凑的 JSON 格式，用于表格数据。（我可以在行上循环......但是）

【问题讨论】：

标签： json pandas

【解决方案1】：

看来你首先需要to_dict，然后是dict 到json：

df = pd.DataFrame({"index": [ 0, 1 ,3 ],
 "col1": [ "250", "1" ,"3" ],
 "col2": [ "250", "1" ,"3" ]
})
print (df)
  col1 col2  index
0  250  250      0
1    1    1      1
2    3    3      3


print (df.to_dict(orient='list'))
{'col1': ['250', '1', '3'], 'col2': ['250', '1', '3'], 'index': [0, 1, 3]}

import json

print (json.dumps(df.to_dict(orient='list')))
{"col1": ["250", "1", "3"], "col2": ["250", "1", "3"], "index": [0, 1, 3]}

因为不是implemented yet：

print (df.to_json(orient='list'))

ValueError：选项“orient”的值“list”无效

编辑：

如果索引不是列，则添加reset_index：

df = pd.DataFrame({"col1": [250, 1, 3],
                   "col2": [250, 1, 3]})
print (df)
   col1  col2
0   250   250
1     1     1
2     3     3

print (df.reset_index().to_dict(orient='list'))
{'col1': [250, 1, 3], 'index': [0, 1, 2], 'col2': [250, 1, 3]}

【讨论】：

你总是更快;-)

【解决方案2】：

您可以使用to_dict 和json（如果需要，可以通过assign 添加index 作为额外列）：

import json

df = pd.DataFrame({"col1": [250, 1, 3],
                   "col2": [250, 1, 3]})

json_dict = df.assign(index=df.index).to_dict(orient="list")
print(json.dumps(json_dict))

>>> '{"index": [0, 1, 2], "col1": [250, 1, 3], "col2": [250, 1, 3]}'

【讨论】：