熊猫数据框到没有索引的json答案

【问题标题】：Pandas dataframe to json without index熊猫数据框到没有索引的json
【发布时间】：2015-04-19 20:53:09
【问题描述】：

我正在尝试获取一个数据框并将其转换为特定的 json 格式。

这是我的数据框示例：

DataFrame name: Stops
id    location
0     [50, 50]
1     [60, 60]
2     [70, 70]
3     [80, 80]

这是我想转换成的 json 格式：

"stops":
[
{
    "id": 1,
    "location": [50, 50]
},
{
    "id": 2,
    "location": [60, 60]
},
... (and so on)
]

请注意，这是一个字典列表。我用以下代码几乎就在那里：

df.reset_index().to_json(orient='index)

但是，该行还包括这样的索引：

"stops":
{
"0":
    {
        "id": 0,
        "location": [50, 50]
    },
"1":
    {
        "id": 1,
        "location": [60, 60]
    },
... (and so on)
}

请注意，这是一个字典的字典，还包含两次索引（在第一个字典和第二个字典中的“id”！任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

也许行为改变了？我得到ValueError: too many values to unpack (expected 2)

标签： python json pandas

【解决方案1】：

您可以使用orient='records'

print df.reset_index().to_json(orient='records')

[
     {"id":0,"location":"[50, 50]"},
     {"id":1,"location":"[60, 60]"},
     {"id":2,"location":"[70, 70]"},
     {"id":3,"location":"[80, 80]"}
]

【讨论】：

就是这么简单。我爱熊猫……还有你！谢谢！
如果您根本不需要索引，只需删除“reset_index()”部分即可。
偶然发现的。

【解决方案2】：

自 2017 年以来，有一个 index=False 选项。与orient='split' 或orient='table' 一起使用。归功于这个类似问题的答案：https://stackoverflow.com/a/59438648/1056563

    dfj = json.loads(df.to_json(orient='table',index=False))

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想要一个 Python dict（python 中的 JSON 对象等价物）而不是 JSON 字符串：

df.to_dict(orient='records')

【讨论】：

【解决方案4】：

还有另一种方法。

df_dict=df.reset_index().to_dict(orient='index')
df_vals=list(df_dict.values())

【讨论】：