Блог

Главная - Вопросы по программированию - Преобразование фрейма данных pandas во вложенный json

Преобразование фрейма данных pandas во вложенный json

#python #json #pandas #nested

#python #json #pandas #вложенный

Вопрос:

У меня есть фрейм данных Pandas, созданный из файла CSV, я хочу преобразовать его в пользовательский вложенный JSON

     df = pd.read_csv("/content/analog.csv", sep=",")

Фрейм данных похож:

 datetime                key1    key2    key3        col1    col2    col3    ...  col100 
2020-08-27T02:28:00Z    WECP001 27001   con0000     1001    1002    1003    ...  1005   
2020-08-27T02:28:01Z    WECP001 27001   con0000     11      22      33      ...  99

Я хочу преобразовать этот df во вложенный json, например:

 [ 
    {
       "datetime":"2020-08-27T02:28:00Z"
       "key1:"WECP001"
       "key2:"27001"
       "key3":"con0000"
       "DATA":{
               "col1":1001,
               "col2":1002,
               "col3":1003, 
               ...
               "col100":1005
              }
    },
    {
       "datetime":"2020-08-27T02:28:01Z"
       "key1:"WECP001"
       "key2:"27001"
       "key3":"con0000"
       "DATA":{
               "col1":11,
               "col2":22,
               "col3":33, 
               ...
               "col100":99
              }
    }
]

вот код, который я устал, но я получаю неправильный результат

 cols = df.columns.difference(['datetime','key1','key2','key3'])
j = (df.groupby(['datetime','key1','key2','key3'])[cols]
       .apply(lambda x: x.to_dict('r'))
       .reset_index(name='DATA')
       .to_json(orient='records'))
print (j)

вывод выглядит так:

 {
   "datetime":"2020-08-27T02:28:00Z"
   "key1:"WECP001"
   "key2:"27001"
   "key3":"con0000"
   "DATA":[{
           "col1":1001,
           "col2":1002,
           "col3":1003, 
           ...
           "col100
           }]

проблема с моим кодом в том, что часть «ДАННЫЕ» стала списком, а не словарем
спасибо за помощь

Комментарии:

1. Не могли бы вы поделиться тем, что вы пробовали до сих пор? Дело в том, что мы все здесь, чтобы помочь, но мы хотели бы видеть любые усилия. Похоже, вы хотели бы, чтобы мы реализовали это для вас…

2. извини, друг, как ты сказал, я должен показать свою работу, позволь мне добавить свой код.

Ответ №1:

Попробуйте это

 df2 = df.iloc[:, :4]
df2['Data'] = df[[f'col{i}' for i in range(1, 4)]].to_dict(orient='records')
print(df2.to_json(orient='records'))

Вывод:

 [
  {
    "datetime": "2020-08-27T02:28:00Z",
    "key1": "WECP001",
    "key2": 27001,
    "key3": "con0000",
    "Data": {
      "col1": 1001,
      "col2": 1002,
      "col3": 1003
    }
  },
  {
    "datetime": "2020-08-27T02:28:01Z",
    "key1": "WECP001",
    "key2": 27001,
    "key3": "con0000",
    "Data": {
      "col1": 11,
      "col2": 22,
      "col3": 33
    }
  }
]

Комментарии:

1.спасибо, я понял вашу идею. основываясь на вашей идее, я попробовал это: df2 = df.iloc[:, :4] df2['DATA'] = df.iloc[:, 5:].to_dict(orient='records') print(df2.to_json(orient='records')) и я получаю свой ответ

Ответ №2:

 import pandas as pd

df = pd.read_csv("***abc.csv", sep=",")

df2 = df.iloc[:, :4]
df2['DATA'] = df.iloc[:, 5:].to_dict(orient='records')

print(df2.to_json(orient='records', lines=True))

Результат:

 {
   "datetime":"2020-08-27T02:28:00Z"
   "key1:"WECP001"
   "key2:"27001"
   "key3":"con0000"
   "DATA":{
           "col1":1001,
           "col2":1002,
           "col3":1003, 
           ...
           "col100": 
           }
}
{....}
{....}