如何将 pandas dataframe 转换为嵌套字典或 json？

Question

我正在运行 Python 3.8 和 Pandas 0.19.2 并有一个 DataFrame 如下所示：

身份证号	姓名	数量	附加物
1234	A B C D	100 美元	洗车-$30
1234	A B C D	100 美元	维护-$70

我需要一个字典/JSON，如下所示：

[
    {
       'id_number': 1234,
       'name': 'ABCD',
       'amount': '$100',
       'addenda': [ 
                  {'payment_related_info': 'Car-wash-$30'}, 
                  {'payment_related_info': 'Maintenance-$70'}
                  ]
    }
]

我尝试使用 groupby 和 to_dict，但它不起作用。 有什么建议么？ 预先感谢您的帮助。

Answer 1

只需通过在内部创建 dataframe 来应用 groupby 和聚合，如下所示：

data = {
    "id_number": [1234, 1234],
    "name": ["ABCD", "ABCD"],
    "amount": ["$100", "$100"],
    "addenda": ["Car-wash-$30", "Maintenance-$70"]
}
df = pd.DataFrame(data=data)

df.groupby(by=["id_number", "name", "amount"]) \
    .agg(lambda col: pd.DataFrame(data=col) \
         .rename(columns={"addenda": "payment_related_info"})) \
    .reset_index() \
    .to_json(orient="records")

这将返回您想要的结果！

Answer 2

如果我们向后工作，在使用 DataFrame 操作.to_dict()之前，您需要 DataFrame 将附录信息放在这样的单行中：

身份证号	姓名	数量	附加物
1234	A B C D	100 美元	[{payment_related_info：洗车-$30，payment_related_info：维护-$70}]

要到达这里，您可以对id_number, name, amount执行groupby ，然后应用 function 将该 groupby 的行折叠到字典列表中，其中每个键是字符串'payment_related_info' 。

def collapse_row(x):
    addenda_list = x["addenda"].to_list()
    last_row = x.iloc[-1]
    last_row["addenda"] = [{'payment_related_info':v} for v in addenda_list] 
    return last_row

grouped = df.groupby(["id_number","name","amount"]).apply(collapse_row).reset_index(drop=True)
grouped.to_dict(orient='records')

结果：

[
    {
       'id_number': 1234, 
       'name': 'ABCD', 
       'amount': '$100', 
       'addenda': [
                  {'payment_related_info': 'Car-wash-$30'},                                                            
                  {'payment_related_info': 'Maintenance-$70'}
                  ]
    }
]