来自熊猫数据框的自定义 JSON 格式输出
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【中文标题】来自熊猫数据框的自定义 JSON 格式输出【英文标题】：custom JSON format output from pandas dataframe 【发布时间】：2017-05-27 08:26:58 【问题描述】：我有一个如下所示的 Pandas DataFrame：
ID | Category | Description | Score
-----------------------------------
1 | 1 | Desc 1 | 20.0
2 | 1 | Desc 2 | 30.0
3 | 1 | Desc 3 | 30.0
4 | 2 | Desc 4 | 50.0
5 | 2 | Desc 5 | 50.0
6 | 3 | Desc 6 | 55.0
从这个 DataFrame 中，我必须得到以下格式的 JSON 输出：
"name": "Category",
"children":
[
"name": "1",
"children":
[
"name": "ID: 1",
"Description": "Desc 1",
"Score": 20.0
"name": "ID: 2",
"Description": "Desc 2",
"Score": 30.0
"name": "ID: 3",
"Description": "Desc 3",
"Score": 30.0
]
,
"name": "2",
"children":
[
"name": "ID: 4",
"Description": "Desc 4",
"Score": 50.0
"name": "ID: 5",
"Description": "Desc 5",
"Score": 50.0
]
"name": "3",
"children":
[
"name": "ID: 6",
"Description": "Desc 6",
"Score": 55.0
]
]
"name" 和 "children" 应该如上所示出现（即使它们在 DataFrame 中没有作为列出现）。 我对此并不陌生，对如何获得此输出没有太多想法。我在这里搜索并浏览了几个类似的帖子。 我专门研究了以下帖子：Userdefined Json Format From Pandas DataFrame，这与我想要的类似。这篇文章中提到的答案虽然不起作用。我不知道如何从那里继续获得我想要的输出。 您能否指导我如何实现这一目标？
【问题讨论】：
这可以帮助您入门：df.groupby('Category').apply(lambda g: g.drop('Category', axis=1).to_dict(orient='records')).to_dict()
@IanS 感谢您的帮助...
很好，很高兴我能帮上忙！
【参考方案1】：
感谢@IanS 我从你的代码中得到了灵感，我使用下面的 sn-p 来获取我的输出：
cList = []
groupDict = outputDF.groupby('Category').apply(lambda g: g.drop('Category', axis=1).to_dict(orient='records')).to_dict()
for key, value in groupDict.items():
cList.append(dict(name=str(key)), children=value)
finalJSON = dict(name='Category', children=cList)
finalJSON = json.dumps(finalJSON)
print(finalJSON)
【讨论】：
以上是关于来自熊猫数据框的自定义 JSON 格式输出的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
来自 Pandas DataFrame 的用户定义的 Json 格式