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如何將多索引數據框、按多列分組的數據框轉換為嵌套的 json

如何將多索引數據框、按多列分組的數據框轉換為嵌套的 json

吃雞游戲 2023-06-20 13:46:17
我的 Pandas 系列是通過對具有“var”和“month”列的 DataFrame 應用 groupby 操作并對相應數據應用 sum 得到的,如下所示(“var”和“month”是下面的索引):    var  monthX   Feb     -0.061575    Jan      1.366478Y   Feb     -1.310896Z   Apr      0.053076    Feb      1.292415    Mar      0.375144P   Feb      1.241288    Mar      0.613453我想要從上面的 DataFrame 創建的 JSON 格式,如下所示:'data':[{'label': 'X', 'data': ['Jan': 1.366478, 'Feb': -0.061575]}, ... ]我知道基本的 pandas.to_json()在這里可能不起作用。可能列表理解、lambda 函數等的組合可以在這里工作?我能想到的最接近的是:dict = {k: df[k].to_dict() for k in df.index.levels[0]}這種產生{'X': {'Feb': -0.06157474257929787, 'Jan': 1.366478487212244},'Y': ...}任何幫助表示贊賞。
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2 回答

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瀟瀟雨雨

TA貢獻1833條經驗 獲得超4個贊

對我來說,我找到的解決方案是在一段代碼下面(假設 group_data 保存已經按 DataFrame 上的數據分組的數據)。


group_dict = {k: group_data[k].to_dict() for k in group_data.index.levels[0]}

group_list = []

for k, v in group_dict.items():

    dict = {'label': k, 'data': v}

    group_list.append(dict)


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反對 回復 2023-06-20
?
BIG陽

TA貢獻1859條經驗 獲得超6個贊

'data':[{'label': 'X', 'data': ['Jan': 1.366478, 'Feb': -0.061575]}, ... ]

這是一個無效的 json。內部列表沒有意義


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反對 回復 2023-06-20
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