如何将dataframe转换成多个json对象？

voase2hg 于 2023-02-26 发布在其他

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我想请教如何从 Dataframe 创建嵌套的json。我有一个 Dataframe

name     value  xAxis1    yAxis1  xAxis2    yAxis2           lineStyle
0  LCL  0.205512       0  0.205512     200  0.205512  {'type': 'dashed'}
1  UCL  0.327907       0  0.327907     200  0.327907  {'type': 'dashed'}
2   CL  0.269737       0  0.269737     200  0.269737  {'type': 'dashed'}

问题是我想把它分成两个json对象，下面是我的尝试：

[
    {
        "name":x['name'],
        "xAxis":x['xAxis1'],
        "yAxis":x['yAxis1'],
        "lineStyle":x['lineStyle']} for _, x in global_line.iterrows()
]

它给出了结果：

[{'name': 'LCL',
  'xAxis': 0,
  'yAxis': 0.20551206141285452,
  'lineStyle': {'type': 'dashed'}},
 {'name': 'UCL',
  'xAxis': 0,
  'yAxis': 0.327906798236399,
  'lineStyle': {'type': 'dashed'}},
 {'name': 'CL',
  'xAxis': 0,
  'yAxis': 0.2697369344707218,
  'lineStyle': {'type': 'dashed'}}]

我想要的回答是：

{
    "data": [
        [
            {
                "name": "LCL",
                "xAxis1": 0,
                "yAxis1": 0.205512,
                "lineStyle": {
                    "type": "dashed"
                }
            },
            {
                "xAxis2": 200,
                "yAxis2": 0.205512
            }
        ],
        [
            {
                "name": "UCL",
                "xAxis1": 0,
                "yAxis1": 0.327907,
                "lineStyle": {
                    "type": "dashed"
                }
            },
            {
                "xAxis2": 200,
                "yAxis2": 0.327907
            }
        ]
    ], 
...
}

如有任何帮助和建议，我将不胜感激。谢谢。

JSON

来源：https://stackoverflow.com/questions/75542049/how-to-convert-dataframe-into-multiple-json-objects

3条答案

按热度按时间

332nm8kg1#

在列表解析中结合使用DataFrame.to_dict：

a = df[['name','xAxis1','yAxis1','lineStyle']].to_dict(orient='records')
b = df[['xAxis2','yAxis2']].to_dict(orient='records')

d = {"data": [[x,  y] for x, y in zip(a, b)]}

{
    'data': [
        [{
            'name': 'LCL',
            'xAxis1': 0,
            'yAxis1': 0.205512,
            'lineStyle': {
                'type': 'dashed'
            }
        }, {
            'xAxis2': 200,
            'yAxis2': 0.205512
        }],
        [{
            'name': 'UCL',
            'xAxis1': 0,
            'yAxis1': 0.327907,
            'lineStyle': {
                'type': 'dashed'
            }
        }, {
            'xAxis2': 200,
            'yAxis2': 0.327907
        }],
        [{
            'name': 'CL',
            'xAxis1': 0,
            'yAxis1': 0.269737,
            'lineStyle': {
                'type': 'dashed'
            }
        }, {
            'xAxis2': 200,
            'yAxis2': 0.269737
        }]
    ]
}

赞(0）回复(0）举报 2023-02-26

py49o6xq2#

另一个具有键分离的选项：

ax2 = ['xAxis2', 'yAxis2']  # secondary keys
main_keys = df.columns[~df.columns.isin(ax2)]
[[{k:d[k] for k in main_keys}, {k:d[k] for k in ax2}] for d in df.to_dict('records')]

[[{'name': 'LCL',
   'value': 0.205512,
   'xAxis1': 0,
   'yAxis1': 0.205512,
   'lineStyle': {'type': 'dashed'}},
  {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.205512}],
 [{'name': 'UCL',
   'value': 0.327907,
   'xAxis1': 0,
   'yAxis1': 0.327907,
   'lineStyle': {'type': 'dashed'}},
  {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.327907}],
 [{'name': 'CL',
   'value': 0.269737,
   'xAxis1': 0,
   'yAxis1': 0.269737,
   'lineStyle': {'type': 'dashed'}},
  {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.269737}]]

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ajsxfq5m3#

基于您的代码（但使用比iterrows更高效的itertuples）：

{'data': [[{k: getattr(t, k) for k in ['name', 'xAxis1', 'yAxis1', 'lineStyle']},
           {k: getattr(t, k) for k in ['xAxis2', 'yAxis2']},
          ] for t in global_line.itertuples()]}

输出：

{'data': [[{'name': 'LCL',
    'xAxis1': 0,
    'yAxis1': 0.205512,
    'lineStyle': "{'type': 'dashed'}"},
   {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.205512}],
  [{'name': 'UCL',
    'xAxis1': 0,
    'yAxis1': 0.327907,
    'lineStyle': "{'type': 'dashed'}"},
   {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.327907}],
  [{'name': 'CL',
    'xAxis1': 0,
    'yAxis1': 0.269737,
    'lineStyle': "{'type': 'dashed'}"},
   {'xAxis2': 200, 'yAxis2': 0.269737}]]}

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