Dataframe轉(zhuǎn)換成多層級(jí)json
數(shù)據(jù)處理流程中,常常需要將處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)出成json格式。對(duì)于pandas中的Dataframe對(duì)象,可以輕松地將其轉(zhuǎn)換成json格式。 我們可以將Dataframe轉(zhuǎn)換成多層級(jí)的json格式,使數(shù)據(jù)更加清晰直觀。以下是轉(zhuǎn)換的步驟: 1. 將Dataframe按照不同的列分組 2. 將每個(gè)分組中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字典 3. 將字典形成的列表按照分組列構(gòu)建多層json 以下是代碼示例(假設(shè)我們的Dataframe對(duì)象為df): import json grouped = df.groupby(['列1', '列2', ...]) # 按列1、列2...進(jìn)行分組 result = [] for name, group in grouped: data = group.to_dict(orient='records') # 將分組的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字典 d = {'name': name, 'data': data} # 構(gòu)建每個(gè)分組的字典 result.append(d) json_data = json.dumps(result) # 將多層字典形成的列表轉(zhuǎn)換成json格式 最后得到的json_data即為多層級(jí)的json格式數(shù)據(jù)。