Question

我是Pandas的新手，我正在尝试将Pandas DataFrame转换为自定义的嵌套JSON字符串（也许将其写入文件）。我尝试使用内置的Pandas to_json()函数，但对我而言并不起作用。我正在发布我的Pandas DF的一部分，并希望最终结果看起来像什么。理想情况下，我希望使用DF索引的任意值填充“ id”键。我认为我的目标是不必担心列名是什么，而是有一种方法可以将DF转换为JSON字符串。我最初编写了一个for循环，该循环将遍历每一行并将内容写入文件中，但是经过一番思考，我相信这将很容易出错，因为大多数JSON序列化都是手动处理的。任何帮助，将不胜感激。感谢您，对不起您的帖子很长。

熊猫数据框

              BarcodeSequence LinkerPrimerSequence    BodySite    Year  Month   Day    Subject ReportedAntibioticUsage  DaysSinceExperimentStart                      Description
#SampleID
L1S8         AGCTGACTAGTC  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA         gut  2008.0   10.0  28.0  subject-1                     Yes                       0.0         subject-1.gut.2008-10-28
L1S57        ACACACTATGGC  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA         gut  2009.0    1.0  20.0  subject-1                      No                      84.0          subject-1.gut.2009-1-20
L1S76        ACTACGTGTGGT  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA         gut  2009.0    2.0  17.0  subject-1                      No                     112.0          subject-1.gut.2009-2-17
L1S105       AGTGCGATGCGT  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA         gut  2009.0    3.0  17.0  subject-1                      No                     140.0          subject-1.gut.2009-3-17
L2S155       ACGATGCGACCA  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA   left palm  2009.0    1.0  20.0  subject-1                      No                      84.0    subject-1.left-palm.2009-1-20
L2S175       AGCTATCCACGA  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA   left palm  2009.0    2.0  17.0  subject-1                      No                     112.0    subject-1.left-palm.2009-2-17
L2S204       ATGCAGCTCAGT  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA   left palm  2009.0    3.0  17.0  subject-1                      No                     140.0    subject-1.left-palm.2009-3-17
L2S222       CACGTGACATGT  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA   left palm  2009.0    4.0  14.0  subject-1                      No                     168.0    subject-1.left-palm.2009-4-14
L3S242       ACAGTTGCGCGA  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA  right palm  2008.0   10.0  28.0  subject-1                     Yes                       0.0  subject-1.right-palm.2008-10-28
L3S294       CACGACAGGCTA  GTGCCAGCMGCCGCGGTAA  right palm  2009.0

期望的JSON字符串

[
{
  "id": "L1S8",
  "metadata": {
    "BarcodeSequence": "AGCTGACTAGTC",
    "LinkerPrimerSequence": "GTGCCAGCMGCCGCGGTAA",
    "BodySite": "gut",
    "Year": 2008.0,
    "Month": 10.0,
    "Day": 28.0,
    "Subject": "subject-1",
    "ReportedAntibioticUsage": "Yes",
    "DaysSinceExperimentStart": 0.0,
    "Description": "subject-1.gut.2008-10-28"
  },
  "sample_frequency": "7068.0"
},
{
  "id": "L1S57",
  "metadata": {
    "BarcodeSequence": "ACACACTATGGC",
    "LinkerPrimerSequence": "GTGCCAGCMGCCGCGGTAA",
    "BodySite": "gut",
    "Year": 2009.0,
    "Month": 1.0,
    "Day": 20.0,
    "Subject": "subject-1",
    "ReportedAntibioticUsage": "No",
    "DaysSinceExperimentStart": 84.0,
    "Description": "subject-1.gut.2009-1-20"
  },
  "sample_frequency": "8756.0"
},
{
  "id": "L1S76",
  "metadata": {
    "BarcodeSequence": "ACTACGTGTGGT",
    "LinkerPrimerSequence": "GTGCCAGCMGCCGCGGTAA",
    "BodySite": "gut",
    "Year": 2009.0,
    "Month": 2.0,
    "Day": 17.0,
    "Subject": "subject-1",
    "ReportedAntibioticUsage": "No",
    "DaysSinceExperimentStart": 112.0,
    "Description": "subject-1.gut.2009-2-17"
  },
  "sample_frequency": "7922.0"
},
{
  "id": "L1S105",
  "metadata": {
    "BarcodeSequence": "AGTGCGATGCGT",
    "LinkerPrimerSequence": "GTGCCAGCMGCCGCGGTAA",
    "BodySite": "gut",
    "Year": 2009.0,
    "Month": 3.0,
    "Day": 17.0,
    "Subject": "subject-1",
    "ReportedAntibioticUsage": "No",
    "DaysSinceExperimentStart": 140.0,
    "Description": "subject-1.gut.2009-3-17"
  },
  "sample_frequency": "7865.0"
}
]

Answer 1

这是一种动态构建JSON（某种）的方法。不过，您仍然需要做一些假设，而且我不确定您的用例是否会接受这些假设：

列名是唯一的。
您知道要用作“值”列的列的名称。在我的示例数据框中，我将此称为cannot allocate memory，value将是示例数据框中的“值”列。
您将使用数据帧索引作为sample_frequency参数。这可能会或可能不会。也许您也需要提前识别此列，在这种情况下，您应该使用ìd将其设置为数据框索引。

话虽如此：

.set_index()

以下是数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import json

data = pd.DataFrame(
    {
        'meta_1': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 10),
        'meta_2': np.random.choice(['Blue', 'Green', 'Red'], 10),
        'value': np.random.rand(10)
    }
)

print(data)

现在将您要使用的列设置为“值”列。

    meta_1 meta_2     value
0      A    Red  0.095142
1      C    Red  0.855082
2      C   Blue  0.619704
3      B  Green  0.371495
4      A    Red  0.000771
5      B  Green  0.027218
6      B   Blue  0.655847
7      B   Blue  0.657976
8      A  Green  0.060862
9      C    Red  0.702788

然后使用嵌套dict理解的列表理解：

val_col_name = 'value'

礼物：

json.dumps([{'id': i, 'metadata': {j: row[j] for j in data.columns if j != val_col_name}, val_col_name: row[val_col_name]} for i, row in data.iterrows()])

如何将Pandas DataFrame转换为自定义嵌套JSON？

熊猫数据框

期望的JSON字符串

1 个答案: