Question

我使用此代码将pandas DataFrame df的每一行转换为Json字符串。问题在于它打印None，但df.head()打印出数据。

import pandas as pd
import json

df = pd.read_csv('mydataset.csv')

for i in df.index:
    print df.loc[i].to_json("row{}.json".format(i))
    if i==10:
        break

如何将每一行作为Json字符串变量并将其打印出来？ Json字符串的结构是普通的，没有数组，只有字符串，整数和浮点字段。

Answer 1

将apply与参数axis=1一起用于按行处理：

df.apply(lambda x: x.to_json("row{}.json".format(x.name)), axis=1)

如果只想看输出：

df.apply(lambda x: print(x.to_json()), axis=1)

编辑：

使用自定义功能：

def f(x):
    a = x.to_json()
    print (a)


df.apply(f, axis=1)

Answer 2

.to_json(fname)函数会直接将数据写入json文件，并且不会向您返回任何内容，因此print将返回none，但实际文件位于文件系统中。

更新：如果要将json字符串保存为python中的变量，则不要在函数to_json()中指定filename参数。您可以执行：a = df.iloc[0].to_json()，字符串将保存到变量a。

Answer 3

感谢这对我有用，最后一列保存为JSon：

df.assign(ln_A = lambda x: x.to_json()))

Answer 4

我对提出的解决方案不满意，最终这样做：

for chunk in (pd.read_csv(file, sep = ",", header = False, index_col = 0, chunksize=chunk_size)):
    json_chunk = chunk.to_json(orient = "records", force_ascii = True, default_handler = None)

当我读取数百万行时，我的解决方案将使用大块代码。

Answer 5

为每个数据帧生成一个json记录：

for i in df.index:
    record = df.iloc[i].to_json()
    print(record)

将每行pandas DataFrame转换为单独的Json字符串

5 个答案: