我的 Pandas 系列是通過對具有“var”和“month”列的 DataFrame 應(yīng)用 groupby 操作并對相應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)用 sum 得到的，如下所示（“var”和“month”是下面的索引）： var monthX Feb -0.061575 Jan 1.366478Y Feb -1.310896Z Apr 0.053076 Feb 1.292415 Mar 0.375144P Feb 1.241288 Mar 0.613453我想要從上面的 DataFrame 創(chuàng)建的 JSON 格式，如下所示：'data':[{'label': 'X', 'data': ['Jan': 1.366478, 'Feb': -0.061575]}, ... ]我知道基本的 pandas.to_json()在這里可能不起作用?？赡芰斜砝斫?、lambda 函數(shù)等的組合可以在這里工作？我能想到的最接近的是：dict = {k: df[k].to_dict() for k in df.index.levels[0]}這種產(chǎn)生{'X': {'Feb': -0.06157474257929787, 'Jan': 1.366478487212244},'Y': ...}任何幫助表示贊賞。
2 回答
瀟瀟雨雨
TA貢獻(xiàn)1833條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
對我來說，我找到的解決方案是在一段代碼下面（假設(shè) group_data 保存已經(jīng)按 DataFrame 上的數(shù)據(jù)分組的數(shù)據(jù)）。
group_dict = {k: group_data[k].to_dict() for k in group_data.index.levels[0]}
group_list = []
for k, v in group_dict.items():
dict = {'label': k, 'data': v}
group_list.append(dict)
BIG陽
TA貢獻(xiàn)1859條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
'data':[{'label': 'X', 'data': ['Jan': 1.366478, 'Feb': -0.061575]}, ... ]這是一個(gè)無效的 json。內(nèi)部列表沒有意義
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