將多索引 Pandas 數據幀轉換為 JSON

Question

考慮一個熊貓DataFrame用MultiIndex ：

                    virtual_device_135 virtual_device_136
                              tag_5764           tag_5764
timestamp                                                
31/03/2020 02:10:30              -0.97                NaN
31/03/2020 02:10:35                NaN               0.98
31/03/2020 02:10:40              -0.97                NaN
31/03/2020 02:10:45                NaN              -0.98
31/03/2020 02:10:50              -0.97                NaN

上面的DataFrame需要轉換成json格式，如下所示：

bodyContent": [
        {
          "time": "31/03/2020 02:17:01",
          "tag_5764_virtual_device_135": -0.97
        },
        {
          "time": "31/03/2020 02:17:12",
          "tag_5764_virtual_device_135": -0.97
        },
        {
          "time": "31/03/2020 02:17:22",
          "tag_5764_virtual_device_135": -0.97
        },
        {
          "time": "31/03/2020 02:18:37",
          "tag_5764_virtual_device_136": -0.98
        },
        {
          "time": "31/03/2020 02:18:47",
          "tag_5764_virtual_device_136": -0.98
        },
        {
          "time": "31/03/2020 02:18:57",
          "tag_5764_virtual_device_136": -0.98
        }
]

目前，我正在拆分 DF，然后重命名列，然后合並它，然后轉換為 json。

我可以在 Pandas 中使用更好的方法嗎？

任何幫助表示贊賞！

Answer 1

我發現它可以按以下方式完成：

如果DataFrame是 df：

df.columns = ['_'.join(col) for col in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)

df_list = json.loads(df.to_json(orient='records'))

for each in df_list:
    body_content_list.append(each)

希望這對某人有用。

Answer 2

df.columns = ['_'.join(col[::-1]) for col in df.columns] df = df.reset_index().rename(columns = {'timestamp': 'time'}) jsonbody = list({k: {k1:v1 for k1,v1 in v.items() if pd.notnull(v1)} \ for k, v in df.to_dict(orient= 'index').items()}.values())