Question

我正在尝试按照唯一的结构创建JSON输出文件。 JSON中的某些层次结构相似，而另一些则略有不同。

我尝试修改代码迭代以获得所需格式的方式。

import os
import pandas as pd
from json import dump

root_dir=os.getcwd()
data_dir=os.path.join(root_dir,'Data')

filename='RowMapping.json'
volumes = list(range(1, 12))
durations= [6, 12, 24, 96]
qmap=[{'q1':[0, 13], 'q2':[16, 29], 'q3':[32, 45], 'q4':[48, 61]}, {'q1':[0, 25], 'q2':[28, 53], 'q3':[56, 81], 'q4':[84, 109]},{'q1':[0, 49], 'q2':[52, 101], 'q3':[104, 153], 'q4':[156, 205]}, {'q1':[0, 97], 'q2':[100, 197], 'q3':[200, 297], 'q4':[300, 397]}]
list_dictionary = []
mr={}
final_dictionary={}

region_sa = list(range(1, 3))  #vol 1    
region_or = list(range(1, 2))  #vol 2
region_pr = list(range(1, 2))  #vol 3
region_hi = list(range(1, 2))  #vol 4
region_pi = list(range(1, 2))  #vol 5
region_ca = list(range(1, 15)) #vol 6
region_ak = list(range(1, 3))  #vol 7
region_mw = list(range(1, 5))  #vol 8
region_se = list(range(1, 3))  #vol 9
region_ne = list(range(1, 3))  #vol 10
region_tx = list(range(1, 4))  #vol 11

region_overall = [region_sa, region_or, region_pr, region_hi, region_pi, region_ca, region_ak, region_mw, region_se, region_ne, region_tx]

for i, val in enumerate(durations):
    mr[val]={'map':qmap[i]}

for region in region_overall:
    dictionary = {}
    for i in region:
        dictionary[i] = {'durations':mr}
    list_dictionary.append(dictionary.copy())

for i, val in enumerate(volumes):
    final_dictionary[int(val)]={'regions':list_dictionary[i]}

with open(os.path.join(data_dir,filename), 'w') as f:
     dump(final_dictionary, f)

当前输出的字典：


{1: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
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       'q2': [100, 197],
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 2: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
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       'q2': [28, 53],
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       'q4': [300, 397]}}}}}},
 3: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
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       'q2': [16, 29],
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       'q2': [16, 29],
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       'q2': [16, 29],
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       'q2': [16, 29],
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     24: {'map': {'q1': [0, 49],
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       'q4': [156, 205]}},
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       'q2': [100, 197],
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 7: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
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       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
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     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}}}},
 8: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   3: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   4: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}}}},
 9: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}}}},
 10: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}}}},
 11: {'regions': {1: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   2: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}},
   3: {'durations': {6: {'map': {'q1': [0, 13],
       'q2': [16, 29],
       'q3': [32, 45],
       'q4': [48, 61]}},
     12: {'map': {'q1': [0, 25],
       'q2': [28, 53],
       'q3': [56, 81],
       'q4': [84, 109]}},
     24: {'map': {'q1': [0, 49],
       'q2': [52, 101],
       'q3': [104, 153],
       'q4': [156, 205]}},
     96: {'map': {'q1': [0, 97],
       'q2': [100, 197],
       'q3': [200, 297],
       'q4': [300, 397]}}}}}}}

对于前3个卷（总共11个卷中的1、2和3个），我想将“ q1”，“ q2”，“ q3”和“ q4”列表更新为“ q1”：[ 0，9]，“ q2”：[11，20]，“ q3”：[22，31]，“ q4”：[33，42]。

对于所有卷，我想在JSON的“地图”级别添加一个“ skiprows”元素。对于前3个卷，“ skiprows”的值为12，而其余卷的“ skiprows”的值为8。我尝试通过添加/修改以下代码行来实现这一点：

skiprows = [12]*3 + [8]*8



for vol in range(len(volumes)):
    for i, val in enumerate(durations):
        mr[val]={'map':qmap[i], 'skiprows':skiprows[i]}

Answer 1

我知道了。

这些代码行：

import os
import pandas as pd
from json import dump

root_dir=os.getcwd()
data_dir=os.path.join(root_dir,'Data')


filename='RowMapping.json'
volumes = list(range(1, 12))
durations = [6, 12, 24, 96]
qmapA=[{'q1':[0, 13], 'q2':[16, 29], 'q3':[32, 45], 'q4':[48, 61]}, {'q1':[0, 25], 'q2':[28, 53], 'q3':[56, 81], 'q4':[84, 109]},{'q1':[0, 49], 'q2':[52, 101], 'q3':[104, 153], 'q4':[156, 205]}, {'q1':[0, 97], 'q2':[100, 197], 'q3':[200, 297], 'q4':[300, 397]}]
qmapB=[{'q1':[0, 9], 'q2':[11, 20], 'q3':[22, 31], 'q4':[33, 42]}]*4
list_dictionary1_3 = []
list_dictionary4_11 = []
mr1_3={}
mr4_11={}
final_dictionary={}
skiprows1_3 = [12]*4
skiprows4_11 = [8]*4

region_sa = list(range(1, 3))  #vol 1    
region_or = list(range(1, 2))  #vol 2
region_pr = list(range(1, 2))  #vol 3
region_hi = list(range(1, 2))  #vol 4
region_pi = list(range(1, 2))  #vol 5
region_ca = list(range(1, 15)) #vol 6
region_ak = list(range(1, 3))  #vol 7
region_mw = list(range(1, 5))  #vol 8
region_se = list(range(1, 3))  #vol 9
region_ne = list(range(1, 3))  #vol 10
region_tx = list(range(1, 4))  #vol 11

region_overall = [region_sa, region_or, region_pr, region_hi, region_pi, region_ca, region_ak, region_mw, region_se, region_ne, region_tx]

for vol in volumes:
    if vol <= 3:
        for i, val in enumerate(durations):
            mr1_3[val]={'map':qmapB[i], 'skiprows':skiprows1_3[i]}
    else:
        for i, val in enumerate(durations):
            mr4_11[val]={'map':qmapA[i], 'skiprows':skiprows4_11[i]}  

for vol in volumes:
    if vol <= 3:    
        for region in region_overall:
            dictionary = {}
            for i in region:
                dictionary[i] = {'durations':mr1_3}
            list_dictionary1_3.append(dictionary.copy())
    else:
        for region in region_overall:
            dictionary = {}
            for i in region:
                dictionary[i] = {'durations':mr4_11}
            list_dictionary4_11.append(dictionary.copy())

for i, val in enumerate(volumes):
    if val <= 3:
        final_dictionary[int(val)]={'regions':list_dictionary1_3[i]}
    else:
        final_dictionary[int(val)]={'regions':list_dictionary4_11[i]}

with open(os.path.join(data_dir,filename), 'w') as f:
     dump(final_dictionary, f)

通过复制并粘贴以上输出，可以在此处看到结果：

http://jsonviewer.stack.hu/

更新JSON字典输出

1 个答案: