将Pandas Dataframe转换为特定的json格式

Question

我一直在研究将熊猫数据帧导出到JSON文件中的不同方法，但是我不确定如何在JSON中包含其他字符串“常量”。

目的是吐出一个可由chart.js读取的JSON文件。

该示例的熊猫数据框的格式为：

df = pandas.DataFrame({
    "labels" : [1,2,3,4,5],
    "data" : [5,4,3,2,1]
})

JSON必需文件的格式为：

{
    labels: [1,2,3,4,5],
    datasets: [
        {
            label: "My First dataset",
            fillColor: "rgba(220,220,220,0.2)",
            strokeColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointStrokeColor: "#fff",
            pointHighlightFill: "#fff",
            pointHighlightStroke: "rgba(220,220,220,1)",
            data: [5,4,3,2,1]
        }
    ]
}

我可以使用pandas的内置函数将pandas文件导出为JSON，但是我不知道如何分离向量并添加上面看到的常量值。

Answer 1

我建议使用诸如mako或jinja的模板库。 这是一个包含您的JSON的快速mako文件，但是引用了DataFrame参数df ，当要求DataFrame呈现文档的最终形式（即包含实际数据）时，该DataFrame将传递给它。

这是文件"pandas_to_json.mako" ：

<%page args="df"/>

<%
"""Comments about this template file.
"""
# Python imports, helper function definitions, etc.
import pandas
%>

<%text> 
{
    labels: </%text> ${df.labels.values.tolist()} <%text>,
    datasets: [
        {
            label: "My First dataset",
            fillColor: "rgba(220,220,220,0.2)",
            strokeColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointStrokeColor: "#fff",
            pointHighlightFill: "#fff",
            pointHighlightStroke: "rgba(220,220,220,1)",
            data: </%text> ${df.data.values.tolist()} <%text>
        }
    ]
}
</%text>

然后，在名为.py的任何您想要的文件中（我将其称为"pandas_to_json.py" ），您可以运行此文件（与.mako文件位于同一目录中）：

import pandas
from mako.template import Template
mako_file_name = "pandas_to_json.mako"

df = pandas.DataFrame({
    "labels" : [1,2,3,4,5],
    "data" : [5,4,3,2,1]
})

t = Template(filename=mako_file_name)
print t.render(df)

并打印出以下内容：

In [1]: %run pandas_to_json.py




{
    labels:  [1, 2, 3, 4, 5] ,
    datasets: [
        {
            label: "My First dataset",
            fillColor: "rgba(220,220,220,0.2)",
            strokeColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointColor: "rgba(220,220,220,1)",
            pointStrokeColor: "#fff",
            pointHighlightFill: "#fff",
            pointHighlightStroke: "rgba(220,220,220,1)",
            data:  [5, 4, 3, 2, 1] 
        }
    ]
}

为此，您只需要安装mako。 如果使用conda软件包管理工具，则此代码对我有用，可以在Ubuntu 13上为Python 2.7安装mako：

conda install -c auto mako

但是您也可以使用pip等其他安装工具，也可以按照mako的安装说明进行操作。

出于某种原因，更基本的conda install mako无法正常工作，声称在linux-64通道中找不到名为mako软件包（尽管事实上，在我的第一个命令中使用binstar的“ auto”通道确实有效，但表面上应该如此）等效）。

我也听说过有关Jinja的好消息，并且由于其他原因，它可能更方便，更易于安装/使用或对您更好。 您可能应该先选择两个，然后再使用它们。

这里的重点是， 您可以控制模板渲染过程的生成内容，而不必大胆地为您完成此工作。