Преобразование pandas DataFrame в словарь списков JSON

У меня есть фрейм данных pandas, представляющий некоторую базовую информацию о погоде, которая выглядит так:

расположение дДата мин-темп максимальная температура дождь Сидней 2013-01-01 15 35 10 Сидней 2013-01-02 16 36 5 Сидней 2013-01-03 16 31 0 Сидней 2013-01-04 16 31 2

Чтобы отобразить его с помощью библиотеки JavaScript, такой как C3, мне нужно, чтобы каждый столбец был массивом в JSON.

{
  "x": ["2013-01-01", "2013-01-02", "2013-01-03", "2013-01-04"],
  "rain": [10, 5, 0, 2],
  "max-temp": [35, 36, 31, 31]
}

форматирование как столбец не совсем работает

df = client.query(query).to_dataframe()
jsonstr = df.to_json(orient='columns')

Это приводит к этому

{
   “location”:{
      “0”:Sydney,
      “1”:Sydney,
      “2”:Sydney,
      “3”:Sydney
   },
   "dDate":{
      "0":2013-01-01,
      "1":2013-01-02,
      "2":2013-01-03,
      "3":2013-01-04
   },
   “min-temp”:{
      “0”:15,
      “1”:16,
      “2”:16,
      “3”:16
    },
    …….
}

Как я могу воспроизвести желаемый JSON, где каждый столбец представляет собой просто массив значений?

python json pandas dataframe c3.js

21.12.2020 00:15

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python.

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

1 059

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

to_json поддерживает только записи и вложенные форматы dict. Чтобы получить список списков, сначала конвертируйте в словарь, используя to_dict, а затем конвертируйте в json:

pd.io.json.dumps(df.to_dict(orient='list'))
# '{"x":["2013-01-01","2013-01-02","2013-01-03","2013-01-04"],"rain":[10,5,0,2],"max-temp":[35,36,31,31]}'

Спасибо, это именно то, что мне было нужно

— 21.12.2020 02:49

21.12.2020 01:02