pandas groupby 并转换为 json 列表

Posted 2023-03-11

【中文标题】pandas groupby 并转换为 json 列表

【英文标题】：pandas groupby and convert to json list

【发布时间】：2016-06-07 02:24:29

【问题描述】：

我有一个如下所示的 pandas 数据框

idx, f1, f2, f3
1,   a,  a,  b
2,   b,  a,  c
3,   a,  b,  c
.
.
.
87   e,  e,  e

我需要将其他列转换为基于 idx 列的字典列表。所以，最终结果应该是：

idx, features
1 ,  [f1:a, f2:a, f3:b, f1:b, f2:a, f3:c, f1:a, f2:b, f3:c]
.
.
.
87,  [f1: e, f2:e, f3:e]

是否可以在 pandas 中使用 groupby 做类似的事情？

【问题讨论】：

重现这个的代码在哪里？

【参考方案1】：

您可以通过index 使用groupby，然后使用apply to_json：

print df
    f1 f2 f3
idx         
1    a  a  b
1    b  a  c
1    a  b  c
87   e  e  e

print df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))

1     ["f1":"a","f2":"a","f3":"b","f1":"b","f2":"...
87                       ["f1":"e","f2":"e","f3":"e"]
dtype: object

或者如果列idx 不是index：

print df
   idx f1 f2 f3
0    1  a  a  b
1    1  b  a  c
2    1  a  b  c
3   87  e  e  e

print df.groupby('idx').apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))
idx
1     ["idx":1,"f1":"a","f2":"a","f3":"b","idx":1...
87              ["idx":87,"f1":"e","f2":"e","f3":"e"]
dtype: object

【讨论】：

它是如何工作的？如果有帮助，请不要忘记接受解决方案。谢谢。

to_json 创建一个字符串值列，如果您想在不重新解析 json 的情况下获取实际列表的列表，您可以执行 df.groupby('idx').apply(lambda g: g.to_dict(orient='records'))，然后调用 @987654334在结果上 @ 以获取列表列表，或 .to_dict() 以获取 idx => [f1: ..., f2: ..., f3: ...] 的字典

我怎样才能给这个 json 我预先确定的模式？如果我只希望 json 中 4 列中的 2 列具有某种差异格式？

@j' - 如果理解正确，需要自定义函数 :(