最近需要将csv文件转成DataFrame并以json的形式展示到前台,故需要用到DataFrame的to_json方法
to_json方法默认以列名为键,列内容为值,形成{col1: [v11、v21 v31…], col2: [v12、v22 v32],…}这种格式,但有时我们需要按行来转为json,形如这种格式(第一行:{col1: v11 col2: v12 col3: v13…}, row2: {col1: v21 col2: v22 col3:第23节…}]
东方:字符串
系列
默认是“指数”
允许的值是:{“分裂”、“记录”、“指数”}
DataFrame
默认是“列”
允许的值是:{“分裂”、“记录”、“指数”,“列”、“价值观”}
JSON字符串的格式
分裂:dict喜欢{指数→(指数)、列→(列)、数据→(值)}
记录:列表像[{列→值},…,{列→值}]
指数:dict像{指数→{列→值}}
列:dict像{列→{指数→值}}
价值观:数组的值
表:dict喜欢{“模式”:{模式},“数据”:{数据}}描述数据,和数据组件就像东方=凹锹肌薄?
改变在版本0.20.0
如果是系列转json,默认的东方是“索引”,东方可选参数有{“分裂”、“记录”、“指数”}
如果是DataFrame转json,默认的东方是“列”,东方可选参数有{“分裂”、“记录”、“指数”,“列”、“价值观”}
分裂,样式为{指数→(指数)、列→(列)、数据→(值)}
记录,样式为[{列→值},…,{列→值}]
指数样式为{指数→{列→值}}
列样式为{指数→{列→值}}
价值观,数组样式
表样式为{“模式”:{模式},“数据”:{数据}},和记录类似
<强>看一下官网给的演示
df=pd。DataFrame ([[a, b], [' c ', ' d ']],
指数=['第一行,第二行”),
列=['坳1 ',' col 2 '])
###########
分裂
###########
df.to_json(东方='分裂')
在“{“列”:[“坳1”,“col 2”),
“指数”(“第一行”、“行2”),
“数据”:[[“a”、“b”], [“c”,“d”]]}’
###########
指数
###########
df.to_json(东方=爸甘?
在“{第1行:{“坳1”:“一”,“col 2”:“b”},“第2行”:{“1”上校:“c”,“col 2”:“d”}}”
###########
记录
###########
df.to_json(东方=爸甘?
祝辞,“{”坳1”:“一”,“col 2”:“b”},{“1”上校:“c”、“col 2”:“d”}]”
###########
表格
###########
df.to_json(东方=氨怼?
在“{"模式":{“字段”:[{“名称”:“指数”,“类型”:“字符串”},
{" name ":“坳1”,“类型”:“字符串”},
{" name ":“col 2”,“类型”:“字符串”},
“primaryKey”:“指数”,
:“pandas_version 0.20.0 "},
“数据”:[{“指数”:“第一行”、“坳1”:“一”,“col 2”: " b "},
{“指数”:“行2”,“1”上校:“c”,“col 2”:“d”}]}”
主要参考官网API: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_json.html
以上这篇pandas.DataFrame.to_json按行转json的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
