Question

我首先通过pandas read_csv（）函数将CSV读入Pandas数据帧。既然数据在实际的数据框中，我试着写这样的东西：

for row in df.iterrows():
    row[1].to_json(path_to_file)

这样可行，但只有最后一行保存到磁盘，因为每次调用row [1] .to_json（path_to_file）时我都在重写文件。我尝试过其他一些文件处理选项，但无济于事。任何人都可以对如何进行有所了解吗？

谢谢！

Answer 1

要从数据框df创建换行符分隔的json，请运行以下

df.to_json("path/to/filename.json",
           orient="records",
           lines=True)

密切关注那些可选的关键字args！ pandas lines中添加了0.19.0选项。

Answer 2

您可以将缓冲区传递到df.to_json()：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame({"a":[1,3,5], "b":[1.1,1.2,1.2]})

In [3]: df
Out[3]: 
   a    b
0  1  1.1
1  3  1.2
2  5  1.2

In [4]: f = open("temp.txt", "w")

In [5]: for row in df.iterrows():
    row[1].to_json(f)
    f.write("\n")
   ...:     

In [6]: f.close()

In [7]: open("temp.txt").read()
Out[7]: '{"a":1.0,"b":1.1}\n{"a":3.0,"b":1.2}\n{"a":5.0,"b":1.2}\n'

Answer 3

如果您尝试使用iterrows编写DF，我怀疑您应该注意：

df.to_json(orient='records') # List of lists of values
# [[1, 2], [3,4]]

或者：

df.to_json(orient='records') # List of dicts with col->val
# [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4}]

或撰写{index：col value}的词典：

df.A.to_json()
# {0: 1, 1: 3}

将Pandas DataFrame写入Line-Delineated JSON

3 个答案: