大熊猫 df 成嵌套的 json

Question

there 提出了一个类似的问题，R 中的 user1609452 给出了精彩的回答。不过，这是一个特定的问题。我想扩展这个问题。让我们使用几乎相同的表（MyData）：

ID  Location  L_size   L_color    Station    S_size   S_color     Category   C_size   C_color  
1     Alpha     6      #000000      Zeta       3      #333333      Big       0.63     #306100
2     Alpha     6      #000000      Zeta       3      #333333     Medium     0.43     #458b00
3     Alpha     6      #000000      Zeta       3      #333333     small      0.47     #6aa232
4     Alpha     6      #000000      Yota       3      #4c4c4c      Big       0.85     #306100
5     Alpha     6      #000000      Yota       3      #4c4c4c     Medium     0.19     #458b00
6     Alpha     6      #000000      Yota       3      #4c4c4c     small      0.89     #6aa232
7      Beta     6      #191919      Theta      4      #666666      Big       0.09     #306100
8      Beta     6      #191919      Theta      4      #666666     Medium     0.33     #458b00
9      Beta     6      #191919      Theta      4      #666666     small      0.79     #6aa232
10     Beta     6      #191919      Theta      4      #666666      Big       0.89     #306100
11     Beta     6      #191919       Meta      3      #7f7f7f     Medium     0.71     #458b00
12     Beta     6      #191919       Meta      3      #7f7f7f     small      0.59     #6aa232

每个类别都有一个或多个属性（这里只有一个：大小）。我想要的是报告json文件中每个父/子的大小：

       {
 "name":"MyData",
 "size":12,
 "color":"#ffffff"
 "children":[
   {
     "name":"Alpha",
     "size":6,
     "color":"#000000"
     "children":[
        {
           "name":"Zeta",
           "size":3,
           "color":"#333333"
           "children":[
              {
                 "name":"Big",
                 "size":0.63,
                 "color":"#306100"
              },
...

等等。 我无法在 R 和 pandas 中实现它......有什么想法吗？

编辑： 我的目标是将各种信息与儿童联系起来，而不仅仅是大小。我为每个主列添加了一个颜色列。我的初始数据框很大并且包含很多信息，但为了清楚起见，我无法将其粘贴到此处。

第二次编辑：克里斯布回答 它几乎奏效了！很棒的更新。 json 文件仍然没有正确上传到我的 javascript 文件中。文件好像倒过来了（mydata在最后），来自parent的信息是前后children信息：

{  
   "children":[  
      {  
         "color":"#000000",
         "children":[  
            {  
               "color":"#4c4c4c",
               "children":{  
                  "color":"#306100",
                  "name":"Big",
                  "size":0.85
               },
               "name":"Yota",
               "size":3
            },
            {  
               "color":"#333333",
               "children":{  
                  "color":"#306100",
                  "name":"Big",
                  "size":0.63
               },
               "name":"Zeta",
               "size":3
            }
         ],
         "name":"Alpha",
         "size":6
      },
      {  
         "color":"#191919",
         "children":[  
            {  
               "color":"#7f7f7f",
               "children":{  
                  "color":"#458b00",
                  "name":"Medium",
                  "size":0.71
               },
               "name":"Meta",
               "size":3
            },
            {  
               "color":"#666666",
               "children":{  
                  "color":"#306100",
                  "name":"Big",
                  "size":0.09
               },
               "name":"Theta",
               "size":4
            }
         ],
         "name":"Beta",
         "size":6
      }
   ],
   "name":"MyData",
   "size":12

最后编辑：工作正常。 Chris 在更新脚本时删除了他编写的脚本的最后一部分，所以就在这里。谢谢克里斯！

data = {'name': 'MyData',
        'size': len(MyData),
        'children': make_children(MyData, levels)}

print json.dumps(data)

Answer 1

首先，您需要对构成每个级别的内容进行某种映射。我正在使用定义 "name" 的列的元组以及您想要从该级别获得的其他属性的前缀，就像这样。

levels = [('Location', 'L_'),
          ('Station', 'S_'),
          ('Category', 'C_')]

然后，它是一个类似的递归函数，只是现在在每个步骤中都会提取额外的列（查找以前缀开头的列）并通过压缩列/值将其添加到树中。有清理的余地，但至少应该给出一个想法。

def make_children(df, levels):
    if len(levels) == 1:
        name, prefix = levels[0]
        level_cols = [name] + [c for c in df if c.startswith(prefix)]
        df = df[level_cols]
        key_names = ['name'] + [c.strip(prefix) for c in level_cols[1:]]
        return dict(zip(key_names, df.values[0]))
    else:
        h, tail = levels[0], levels[1:]
        name, prefix = h
        level_cols = [name] + [c for c in df if c.startswith(prefix)]

        data = []
        for keys, df_gb in df.groupby(level_cols):
            key_names = ['name'] + [c.strip(prefix) for c in level_cols[1:]]
            d = dict(zip(key_names, keys))
            d['children'] = make_children(df_gb, tail)
            data.append(d)
        return data