Question

df.to_json(orient="values")将数据框转换为值数组。

         date      equity
0  2008-04-01   547.10000
1  2008-04-02    99.10000
2  2008-04-03   159.50000
3  2008-04-04  1117.90000
4  2008-04-05  1117.90000

>> df.head(5).to_json(orient="values")
'[[1207008000000,547.1],[1207094400000,99.1],[1207180800000,159.5],[1207267200000,1117.9],[1207353600000,1117.9]]'

这是我的制图解决方案所需的格式。因此，我只是要求我的网络服务器执行此操作：

return(df.to_json(orient="values"))

但是，现在我想在一个请求中提供多个图表。

return(json.dumps({
    "df1": df1.to_json(orient="values"),
    "df2": df2.to_json(orient="values"),
}))

正如您所看到的那样，我最终会在另一个json字符串内找到一个json字符串，这确实很丑陋。另一个丑陋的解决方法是：

return(json.dumps({
    "df1": json.loads(df1.to_json(orient="values")),
    "df2": json.loads(df2.to_json(orient="values")),
}))

是否有一种方法可以使orient="values"对某些其他功能（例如to_dict）具有相同的效果，该功能将输出实际的数组而不是字符串表示形式？

to_json以外的熊猫“ orient ='values'”

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