将 Pandas DataFrame 转换为任意嵌套的 JSON 数据

Question

假设我有一个名为df Pandas DataFrame，它看起来像：

source      tables      columns      
src1        table1      col1       
src1        table1      col2
src1        table2      col1 
src2        table1      col1
src2        table1      col2

我下面的当前代码可以遍历源列表并将每个源中的表列表作为对象嵌套：

data = [
    {k: v} 

    for k, v in df.groupby('source')['tables'].agg(
        lambda x: {v: {} for v in x}).items()
    ]

    with open('data.json', 'w') as f:
        json.dump(data, f, indent = 2)

我使用此代码收到的输出如下：

[
  {
    "src1": {
      "table1": {},
      "table2": {}
    }
  },
  {
    "src2": {
      "table1": {},
    }
  }
]

我想要的输出：

[
  {
    "src1": {
      "table1": {
         "col1": {},
         "col2": {}
     },
      "table2": {
         "col1": {}
     }
    }
  },
  {
    "src2": {
      "table1": {
         "col1": {}
      }
    }
  }
]

将我的 2 层嵌套 JSON 文件转换为 3 层（如上所示）的任何帮助将不胜感激。 先感谢您。

Answer 1

由于您在这里有多个级别的分组，我建议您只使用 for 循环来迭代您的数据。

from collections import defaultdict  

def make_nested(df): 
    f = lambda: defaultdict(f)   
    data = f()  

    for row in df.to_numpy().tolist():
        t = data
        for r in row[:-1]:
            t = t[r]
        t[row[-1]] = {}

    return data

print(json.dumps(make_nested(df), indent=2))
{
  "src1": {
    "table1": {
      "col1": {},
      "col2": {}
    },
    "table2": {
      "col1": {}
    }
  },
  "src2": {
    "table1": {
      "col1": {},
      "col2": {}
    }
  }
}

这假设您的列从左到右排列：最外面的键到最里面的键。