保存pandas数据帧以分离没有NaN的jsons

Question

我的数据框有一些NaN值。

以下是一个示例数据框：

sample_df = pd.DataFrame([[1,np.nan,1],[2,2,np.nan], [np.nan, 3, 3], [4,4,4],[np.nan,np.nan,5], [6,np.nan,np.nan]])

看起来像：

获得json后我做了什么：

sample_df.to_json(orient = 'records')

给出了：

'[{"0":1.0,"1":null,"2":1.0},{"0":2.0,"1":2.0,"2":null},{"0":null,"1":3.0,"2":3.0},{"0":4.0,"1":4.0,"2":4.0},{"0":null,"1":null,"2":5.0},{"0":6.0,"1":null,"2":null}]'

我想将此数据帧保存到json中，每个json中有2行，但没有Nan值。以下是我尝试这样做的方法：

df_dict = dict((n, sample_df.iloc[n:n+2, :]) for n in range(0, len(sample_df), 2))

for k, v in df_dict.items():
    print(k)
    print(v)
    for d in (v.to_dict('record')):
        for k,v in list(d.items()):
            if type(v)==float:
                if math.isnan(v):
                    del d[k]

json.dumps(df_dict)

我想要的输出：

＆＃39; [{＆＃34; 0＆＃34;：1.0，＆＃34; 2＆＃34;：1.0}，{＆＃34; 0＆＃34;：2.0＆＃34; 1＆＃ 34;：2.0}]＆＃39; - ＆GT;在一个.json文件中 ＆＃39; [{＆＃34; 1＆＃34;：3.0＆＃34; 2＆＃34;：3.0}，{＆＃34; 0＆＃34;：4.0，＆＃34; 1＆＃34 ;: 4.0＆＃34; 2＆＃34;：4.0}]＆＃39; - ＆GT;在第二个.json文件中 ＆＃39; [{＆＃34; 2＆＃34;：5.0}，{＆＃34; 0＆＃34;：6.0}]＆＃39; - ＆GT;在第三个.json文件

Answer 1

使用apply将NaN，groupby放到群组，dfGroupBy.apply放到JSONify。

s = sample_df.apply(lambda x: x.dropna().to_dict(), 1)\
        .groupby(sample_df.index // 2)\
        .apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))
s    

0            [{"0":1.0,"2":1.0},{"0":2.0,"1":2.0}]
1    [{"1":3.0,"2":3.0},{"0":4.0,"1":4.0,"2":4.0}]
2                            [{"2":5.0},{"0":6.0}]
dtype: object

最后，迭代.values并保存为单独的JSON文件。

import json
for i, j_data in enumerate(s.values):
    json.dump(j_data, open('File{}.json'.format(i + 1), 'w'))