python 如何以JSON格式将panda Dataframe的多列合并为一列

yrdbyhpb 于 2023-02-02 发布在 Python

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我有一个示例 Dataframe 如下：
| 主键|第二次|色谱柱A|B栏|C栏|D栏|E栏|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 第一次|A类|数值1|数值2|数值3|数值4|值5|
| 第二次|B|数值6|值7|数值8|数值9|数值10|
| 第三次|C级|价值11|数值12|价值13|值14|数值15|
| 第四次|D级|数值16|数值17|数值18|值19|数值20|
我想创建一个名为“Aggregated Data”的新列，其中我将列A到E中的每个值作为键-值对，并将它们以JSON格式组合到“Aggregated Data”中
预期输出如下所示：
| 主键|第二次|汇总数据|
| - ------|- ------|- ------|
| 第一次|A类|{“A列”：“数值1”，“B列”：“数值2”，“C列”：“数值3”，“D列”：“数值4”，“E列”：“数值5”}|
| 第二次|B|{“A列”：“数值6”，“B列”：“数值7”，“C列”：“数值8”，“D列”：“数值9”，“E列”：“数值10”}|
| 第三次|C级|{“A列”：“数值11”，“B列”：“数值12”，“C列”：“数值13”，“D列”：“数值14”，“E列”：“数值15”}|
| 第四次|D级|{“A列”：“数值16”，“B列”：“数值17”，“C列”：“数值18”，“D列”：“数值19”，“E列”：“数值20”}|
你知道怎么才能做到吗？谢谢

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75322087/how-to-combine-multiple-columns-of-a-pandas-dataframe-into-one-column-in-json-fo

2条答案

按热度按时间

jecbmhm31#

通过中间pandas.DataFrame.to_dict调用（使用orient records获取类似[{column -> value}, … , {column -> value}]的列表）：

df[['Main Key', 'Second']].assign(Aggregated_Data=df.set_index(['Main Key', 'Second']).to_dict(orient='records'))

Main Key Second                                    Aggregated_Data
0   First      A   {'Column A': 'Value 1 ', 'Column B': 'Value 2 ...
1  Second      B   {'Column A': 'Value 6 ', 'Column B': 'Value 7 ...
2   Third      C   {'Column A': 'Value 11 ', 'Column B': 'Value 1...
3  Fourth      D   {'Column A': 'Value 16 ', 'Column B': 'Value 1...

赞(0）回复(0）举报 2023-02-02

gopyfrb32#

只需 * 跳过 * 前两列并调用to_json：

out = (df[["Main Key", "Second"]]
       .assign(Aggregated_Data= df.iloc[:, 2:]
                                  .apply(lambda x: x.to_json(), axis=1))

或者，使用 dict/listcomp：

df["Aggregated_Data"] = [{k: v for k, v in zip(df.columns[2:], v)}
                         for v in df.iloc[:,2:].to_numpy()]

输出：

print(out)

  Main Key Second                                    Aggregated_Data
0    First      A  {"Column A":"Value 1","Column B":"Value 2","Co...
1   Second      B  {"Column A":"Value 6","Column B":"Value 7","Co...
2    Third      C  {"Column A":"Value 11","Column B":"Value 12","...
3   Fourth      D  {"Column A":"Value 16","Column B":"Value 17","...

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