导出 Pandas DF 到嵌套的 JSON（多嵌套）

Question

我想将 Pandas df 导出到嵌套的 JSON 以便在 Mongodb 中摄取。

以下是数据示例：

data = {
    'product_id': ['a001','a001','a001'],
    'product': ['aluminium','aluminium','aluminium'],
    'production_id': ['b001','b002','b002'],
    'production_name': ['metallurgical','recycle','recycle'],
    'geo_name': ['US','EU','RoW'],
    'value': [100, 200 ,200]
}
df = pd.DataFrame(data=data)

product_id	产品	生产ID	生产名称	地理名称	价值
a001	铝	b001	冶金	我们	100
a001	铝	b002	回收	欧盟	200
a001	铝	b002	回收	排	200

这就是最终 JSON 的样子：

{
    "name_id": "a001",
    "name": "aluminium",
    "activities": [
        {
            "product_id": "b001"
            "product_name": "metallurgical",
            "regions": [
                {
                    "geo_name": "US",
                    "value": 100
                }
            ]
        },
        {
            "product_id": "b002"
            "product_name": "recycle",
            "regions": [
                {
                    "geo_name": "EU",
                    "value": 200
                },
                {
                    "geo_name": "RoW",
                    "value": 200
                }
            ]
        }
    ]
}

有一些问题与我的问题很接近，但它们要么是老版本，要么是旧版本的 Pandas，解决方案会中断，或者不能完全按照我希望 json 分组和嵌套的方式工作（这例如，单级如何从 pandas DataFrame 创建嵌套的 JSON？ ）。

一些帮助将不胜感激。

Answer 1

我找到了最简单的解决方案，可以用于无限数量的嵌套（本例中为 2 个）：

json_extract = df\
    .groupby(['product_id','product', 'production_id','production_name'])\
    .apply(lambda x: x[['geo_name','value']].to_dict('records'))\
    .reset_index(name='geos')\
    .groupby(['product_id','product'])\
    .apply(lambda x: x[['production_id','production_name', 'geos']].to_dict('records'))\
    .reset_index(name='production')\
    .to_json(orient='records')

[
    {
        "product_id": "a001",
        "product": "aluminium",
        "production": [
            {
                "production_id": "b001",
                "production_name": "metallurgical",
                "geos": [
                    {
                        "geo_name": "US",
                        "value": 100
                    }
                ]
            },
            {
                "production_id": "b002",
                "production_name": "recycle",
                "geos": [
                    {
                        "geo_name": "EU",
                        "value": 200
                    },
                    {
                        "geo_name": "RoW",
                        "value": 200
                    }
                ]
            }
        ]
    }
]