nested_json = df.groupby('CustomerID').apply(lambda x: x.groupby('Month').apply(lambda y: y.drop(['CustomerID', 'Month'], axis=1).to_dict(orient='records'))).to_json() print(nested_json) Output: { "Feb": { "1": [ { "DataUsage": 3, "MinutesUsage": 350 } ], "2": ...
print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 实例 importpandasaspd data=[ { "id":"A001", "name":"菜鸟教程", "url":"www.runoob.com", "likes":61 }, { "id":"A002", "name":"Google", ...
Pandas 会自动将 JSON 中的 null 转换为 NaN,可以使用 fillna 或dropna 处理缺失值。 python # 将日期字符串转换为日期类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 填充缺失值 df_filled = df.fillna('Unknown') # 删除包含缺失值的行 df_dropped = df.dropna() 通过这些方法,Pandas 可以轻松...
一个包含'Group'列的数据帧 data['Group'] = ['A', 'B', 'A'] df = pd.DataFrame(data) # 按照'Group'列进行分组 grouped = df.groupby('Group') # 将每个组转换为JSON对象 nested_json = grouped.apply(lambda x: x.to_json(orient='records', lines=False)).to_dict() print(nested_json)...
nested_json = df.to_json(orient='records') 在这里,orient='records'参数指定了转换的方式,将DataFrame转换为一个列表,每个列表项都是一个字典,表示DataFrame的一行数据。 打印转换后的JSON数据: 代码语言:txt 复制 print(nested_json) 输出结果类似于: ...
importpandasaspdimportjson# 使用 Python JSON 模块载入数据withopen('data/nested_mix.json','r')asf: data = json.loads(f.read()) df = pd.json_normalize( data, record_path=['students'], meta=['class', ['info','president'],# 类似 info.president['info','contacts','tel'] ...
print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 实例 import pandas as pd data =[ { "id": "A001", "name": "菜鸟教程", "url": "www.runoob.com", "likes": 61 }, { "id": "A002", ...
(json_file) # 从文件名获取日期 data = flatten_dict_arr(data,zt_date) # 给数组所有元素加上日期字段 df = pd.DataFrame(data) # 把处理后的数组构建成dataFrame df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='append', index=False) def get_ztdate_from_path(path): ''' :param path: json...
df = pd.read_json(f.read()) print(df.to_string()) # to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 print('-' * 10) # 重新定义标题 df.columns = ['姓名', '年龄', '性别'] print(df) df.to_csv('data/result.csv', index=False, encoding='GB2312')...
df = pd.read_json('data/simple.json') 我们使用df.info()看看。默认情况下,数值列被转换为数值类型,例如,math、physics和chemistry列被转换为int64。 >>> df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2