我想将 Dataframe 从这种格式转换为JSON
- 数据框架表**
| 区域|省|自治市|巴兰盖|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 区域1|省1|市1|镇1|
| 区域1|省1|市1|镇2|
| 区域1|省1|市2|镇3|
| 区域1|省1|市2|4镇|
| 区域1|省2|第三自治市|5镇|
| 区域1|省2|第三自治市|镇6|
| 区域1|省2|第四自治市|镇7|
| 区域1|省2|第四自治市|镇8|
- JSON格式:**
regions = [
{
name: 'Region 1',
provinces: [
{
name: 'Province 1',
municipalities: [
{
name: 'Municipality 1',
barangays: [
'Barangay 1',
'Barangay 2',
// Add more barangays here
]
},
{
name: 'Municipality 2',
barangays: [
'Barangay 3',
'Barangay 4',
// Add more barangays here
]
},
// Add more municipalities here
]
},
{
name: 'Province 2',
municipalities: [
{
name: 'Municipality 3',
barangays: [
'Barangay 5',
'Barangay 6',
// Add more barangays here
]
},
{
name: 'Municipality 4',
barangays: [
'Barangay 7',
'Barangay 8',
// Add more barangays here
]
},
// Add more municipalities here
]
},
// Add more provinces here
]
}
// Add more regions here
];
我尝试了df.to_json(orient="records")
。我尝试了split
,records
,index
,columns
,values
,table
参数,但不是我需要的方式。它将用于表单中的依赖下拉列表。
1条答案
按热度按时间ulydmbyx1#
据我所知,原生的panda函数不提供这种类型的细分,但是可以用groupby遍历地区、省和市,然后手动构建一个字典(然后可以用类似
json.dumps
的代码将其翻译成json