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将关系1:N数据的pandas数据帧转换为嵌套JSON

可以通过使用pandas和json库来实现。下面是一个完善且全面的答案:

关系1:N数据是指一个主表中的每个记录对应多个从表中的记录。在pandas中,可以使用merge()函数将主表和从表进行连接,然后使用groupby()函数将数据按照主表的键进行分组,最后将每个分组转换为嵌套JSON格式。

以下是实现这个转换的步骤:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import json
  1. 创建主表和从表的数据帧:
代码语言:txt
复制
# 创建主表数据帧
main_df = pd.DataFrame({'主表键': [1, 2, 3, 4],
                       '主表数据': ['数据1', '数据2', '数据3', '数据4']})

# 创建从表数据帧
sub_df = pd.DataFrame({'主表键': [1, 1, 2, 3, 3],
                      '从表数据': ['数据A', '数据B', '数据C', '数据D', '数据E']})
  1. 将主表和从表进行连接:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(main_df, sub_df, on='主表键', how='left')
  1. 将数据按照主表的键进行分组,并将每个分组转换为嵌套JSON格式:
代码语言:txt
复制
result = (merged_df.groupby('主表键')
                  .apply(lambda x: x[['从表数据']].to_dict('records'))
                  .reset_index()
                  .rename(columns={0: '从表数据'})
                  .to_json(orient='records'))

在上述代码中,通过groupby()函数将数据按照主表的键进行分组,并使用apply()函数将每个分组中的从表数据转换为字典格式。最后,使用to_json()函数将结果转换为JSON格式。

这样,我们就将关系1:N数据的pandas数据帧成功转换为嵌套JSON格式。

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