将多个pandas列转换为json
可以使用pandas库中的to_json()方法。该方法可以将DataFrame或Series对象转换为json格式的字符串。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建DataFrame对象，包含多个列：
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [True, False, True]}) - 使用to_json()方法将DataFrame的多个列转换为json字符串：
json_str = df[['col1', 'col2', 'col3']].to_json(orient='records')- orient参数用于指定json的格式，'records'表示每行为一个json对象。
- 打印或使用json_str变量，即可得到多个pandas列转换后的json字符串。
这种转换方法适用于将DataFrame中的多个列转换为json字符串，方便在云计算中进行数据传输和存储。
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相关·内容
在使用PeriodIndex时，pandas JSON函数会创建无法读取的Series.to_json()。出现的错误是：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 1 column 5 (char 4)
我尝试过改变方向，但是在所有这些序列化和反序列化的组合中，索引都丢失了。
idx = pd.PeriodIndex(['2019', '2020'], freq='A')
series = pd.Series([1, 2], index=idx)
jso
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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1回答
所以我试着从Twitter上抓取数据。我设法根据特定的hashtag检索tweet，然后使用以下代码将它们转储到JSON格式的文本文件中：
import json
import tweepy
import pandas as pd
import time
with open('consumer_key.txt', 'r') as f:
consumer_key = f.read()
f.closed
with open('consumer_secret.txt', 'r') as f:
consumer_se
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
1回答
我有一个JSON文件，我将其转换为pandas数据帧，
# Bring in data
audit = pd.read_json('audit_2018-03-02.json')
现在，我有一些列，这些列的值是一个字符串列表。
foo
[By Audience, By Vendor]
[By Month, By Keyword, By Ad Group, By Service]
[By Month, By To Date, By Keyword, By Ad Group]
我正在尝试遍历foo列，并从该列创建一个数据框。
我试过了，
list
浏览 7提问于2018-03-05得票数 0
我有一个网址：
这是我从url获取数据并写入excel的代码。
import pandas as pd
url = "https://api.kite.trade/instruments"
df = pd.read_json(url)
df.to_excel("file.xlsx")
print("Program executed successfully")
但是，当我运行这个程序时，我得到了像this_一样的错误
AttributeError: partially initialized module 'pandas' ha
浏览 9提问于2021-04-16得票数 0
1回答
我有一个与多行类似的数据框架：
id type date_1 date_2 time_delta
1 a 2019-01-19 2019-01-10 9 days
1 b 2018-01-10 2019-01-10 -365 days
time_delta列等于从date_1中减去date_2，列date_1和date_2采用pandas.datetime格式。
我想删除time_delta列中所有带有负值的行。
我尝试将该行转换为整数，然后删除如下行：
df[
浏览 0提问于2019-01-19得票数 2
1回答
我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
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我有一个函数，它使用函数将列添加到DataFrame中，例如
def myfunc(x):
resp_data = {'status': '1', 'data': x}
return json.dumps(resp_data)
最初的Pandas dataframe df被转换为Dask DataFrame，如下所示
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=30)
现在，我调用函数myfunc on ddf，使用现有的
浏览 2提问于2022-01-27得票数 1
回答已采纳
PARENT Week Month Weekend
---------------------------------------
1010D AX1 665 1633 687
1009A BX1 1372 1484 1173
1013B CX1 895 941 777
1007B DX1 829 932 773
这是我的mydata.csv。(很抱歉，我无法对齐特定列下的行值，使用堆栈溢出格式询问问题。@glhr
如何使用Pandas在“BX1名称”( N
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
回答已采纳
我有不同的熊猫资料，我把它们列在一张清单上。我想用json (或任何其他格式)保存这个列表，这些列表可以被R.
import pandas as pd
def create_df_predictions(extra_periods):
"""
make a empty df for predictions
params: extra_periods = how many prediction in the future the user wants
"""
df = pd.DataFrame({ &#
浏览 3提问于2017-05-28得票数 4
回答已采纳
如果这个问题在其他地方得到回答，我很抱歉。我还没有在这里或Pandas文档中找到答案(很有可能，我只是错过了答案)。
我试图通过熊猫将html文件导入python，并且不确定如何从结果中获取我需要的数据。我正在Windows 7上工作，与Pandas一起使用Python3.3
在熊猫中使用read_html函数似乎有效，并返回数据列表。我对Python (从Matlab迁移而来)很陌生，不知道如何使用数据格式列表。文档描述了如何使用和操作数据文件，但如何从其中的列表中获取数据？
这个站点上的其他一些答案建议直接使用lxml函数来解析html文件，但是在我的例子中，read_html似乎运行得很
浏览 2提问于2014-02-07得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个关于ansible库存的json文件，在这里我需要选择几个列作为数据，并发送电子邮件通知。
下面是我尝试过的代码：
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('d:/facts.json') as f:
d = json.load(f)
mydata = json_normalize(d['ansible_facts'])
mydata.head(1)`
它打印整个记录(实际上每个json都只有一条记录)，但是我只需要显示
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
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我正在处理CSV文件，其中一些列有一个简单的json对象(几个键值对)，而其他列则是正常的。下面是一个示例：
name,dob,stats
john smith,1/1/1980,"{""eye_color"": ""brown"", ""height"": 160, ""weight"": 76}"
dave jones,2/2/1981,"{""eye_color"": ""blue"
浏览 18提问于2013-12-19得票数 69
回答已采纳
这是我的密码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['country'] = ['UK', 'UK', 'USA', 'USA', 'USA']
df['name'] = ['United Kingdom', 'United Kingdom', 'United States', 'United States', 'United States']
df[
浏览 7提问于2022-04-19得票数 -1
我有大约50 GB的6,000个JSON文件，我目前正在使用下面的方法将这些文件加载到熊猫数据文件中。( format_pandas函数在读取每个JSON行时设置我的熊猫数据框架)：
path = '/Users/shabina.rayan/Desktop/Jupyter/Scandanavia Weather/Player Data'
records = []
for filename in glob.glob(os.path.join(path, '*.JSON')):
file = Path(filename)
with open(fil
浏览 5提问于2017-07-27得票数 0
我有一个pandas dataframe，它有多个列，其中包含字符串格式的时间戳值。这些值类似于'0D_0H_1M_35S_0MS‘。我想将所有这些列值转换为毫秒 ?
浏览 23提问于2020-12-04得票数 1
回答已采纳
我试图用一个列表数组将一个列拆分为多个列，并创建多个行。以下是样本数据：
signalid monthyear readings
5135 201901 [{"v":"90","q":1,"t":1546444800000,"g":0}]
5135 201901 [{"v":"50","q":1,"t":1546444900000,"g":0}]
5135 20190
浏览 0提问于2019-02-06得票数 1
NB:，我的问题不是的复制。事实上，马克·狄金森在他的一篇评论中对我的问题给出了一个很好的答案，这个答案都是关于pandas.read_csv的，这一点在之前的文章中甚至没有提到。虽然[pandas]从一开始就是文章的标记之一，但我现在已经编辑了标题，以使与pandas的连接变得显式。
作为一个非常小的例子，假设我有一个包含以下内容的文件foo.csv：
foo
-482.044
现在，如果我使用pandas.read_csv读取该文件，并使用simplejson.dumps转储这些数据的转换，则会得到以下内容：
simplejson.dumps(pandas.read_csv('/
浏览 1提问于2017-06-21得票数 3
我一直在讨论如何将包含列表的列插入Postgresql数据库。我知道这在理论上是可能的，因为存在像BIGINT[]这样的数据类型，但是它不存在于其他的SQL变体中。
这是我的代码：
import datetime
import json
import pandas as pd
import pymysql.cursors
from sqlalchemy import create_engine
mock_data = {}
mock_data['a'] = 'HELLO'
mock_data['
浏览 0提问于2021-07-21得票数 1
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我正在使用Pandas在Python中的dataframe中提取JSON数组列，其中我有这样的数据
>df
id partnerid payments
5263 org1244 [{"sNo": 1, "amount":"1000"}, {"sNo": 2, "amount":"500"}]
5264 org1245 [{"sNo": 1, "amount":"2000"}, {"sNo
浏览 4提问于2022-03-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试将具有唯一密钥的df转换为JSON文件。pandas dataframe看起来如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [1,2,2,2,3,3], 'col2': ['a','b','c','','e','f'], 'col3': ['one','two','three','four','five','six'
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
在尝试将Pandas中的object (string)列转换为Int32 (允许NA值的整数类型)时，我会得到以下错误。
df.column = df.column.astype('Int32')
TypeError:不能将对象转换为IntegerDtype
我正在使用熊猫版本: 0.25.3
浏览 1提问于2020-02-02得票数 22
回答已采纳
我正在尝试将JSON字符串转换为pandas数据帧。虽然如果没有“缺失值”(如空格或'NA')，pandas.read_json可以推断数据类型，但如果值中有空格，它会将列分类为dtype object。 例如： d1 = {"a":"1","b":"2"}
d2 = {"a":"","b":""}
l = [d1,d2]
l_js = json.dumps(l)
d = pd.read_json(l_js)
d.dtypes 它将为列/字典对象返回
浏览 55提问于2019-12-12得票数 0
3回答
我想读取指定列的字符串类型的csv文件，数据文件位于以下位置：
请下载并保存为$HOME\cbond.csv(由于GFW的原因，无法上传到dropbox和其他网盘，建国云提供英文界面，创建自己的免费账号并下载我的样本数据文件)。
import pandas as df
df = pd.read_csv('cbond.csv',sep=',',header=0, converters={'正股代码':str})
我使用转换器将csv文件中的列正股代码设置为字符串类型，并使用df.info()检查所有列的数据类型。
df.info()
<cl
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
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1回答
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB，每天都在变大)，它有正常的值，还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示，其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda；Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
浏览 0提问于2018-06-22得票数 3
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1回答
下面有Pandas DataFrame，需要将其转换为json格式，df.columns封装在Django模型名和“字段”字段名中。参见下面的json外观示例。我该怎么做？
df：
+-----------------+---------+------+
| Artist | Title | Year |
+-----------------+---------+------+
| Michael Jackson | Beat it | 1988 |
| Britney Spears | Lucky | 2012 |
| Justin Bieber | Baby
浏览 2提问于2018-07-01得票数 3
回答已采纳
使用下面的代码，当我将JSON转换为数据框时，它返回超过900列而不是行。我如何才能正确地在行中显示它，并具有URL、链接、标签等列？提前感谢！ import requests
import pandas as pd
import json
html = requests.get("https://www.bankofcanada.ca/valet/lists/groups")
json_data = json.loads(html.text)
data_frame = pd.json_normalize(json_data['groups'])
data_
浏览 21提问于2020-06-11得票数 0
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我有一个简单的json文件，我必须将其转换为panda datarame，然后再转换为csv。该文件中的一些示例记录如下： {
'11': ['A', 'fried', 'is', 'a', 'nice', 'companion', '.'],
'2': ['Let', 'the', 'things', 'happen', '.'],
浏览 16提问于2020-10-30得票数 0
回答已采纳
我有一个json文件，我将其转换为dict，如下所示：
{'DATA': [{'COMPANY_SCHEMA': 'ABC', 'CONFIG_TYPE': 'rtype', 'IM_ID': '44f8d1b4_437e', 'MODIFIED_DATE': 'Unknown', 'ID': 'Test', 'CONFIG_KEY': 'posting_f', 'SYSTEM_N
浏览 9提问于2018-05-08得票数 0
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
回答已采纳
我有一个非常大的Pandas数据帧，我想把它保存到磁盘上，以便以后使用。数据帧仅包含字符串数据。
然而，无论我使用哪种格式，保存过程都会导致我的Google Colab环境崩溃，因为除了CSV之外，所有可用的RAM都会用完，CSV甚至在5小时后都不会完成。
但这也破坏了环境。
有没有办法把一个大的文本熊猫数据帧保存到磁盘上？
我尝试过to_json、to_feather、to_parquet、to_pickle，它们都会使环境崩溃。
我还通过使用以下命令尝试了to_sql
from sqlalchemy import create_engine
engine = sqlalchemy.crea
浏览 2提问于2019-05-29得票数 2
1回答
我只是想知道用给定的字符分隔值的DataFrame内爆的最佳方法是什么。
例如，想象一下这个dataframe：
A B C D E
1 z a q p
2 x s w l
3 c d e k
4 v f r m
5 b g t n
我们想通过@实现内爆
A B C D E
1@2@3@4@5 z@x@c@v@b a@s@d@f@g q@w@e@r@t p@l@k@m@n
也许要用Pandas
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
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3回答
熊猫数据文件中的正斜杠
、、、
我是个新手，任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试将一个dataframe转换为一个json文件。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'A' : [1., 2.5],
'B' : ['img/blue.png', 'img/red.png']})
print df
输出是
A B
0 1.0 img/blue.png
1 2.5 img/red.png
我想创建一个json文件，如下所示：
'[1.
浏览 5提问于2017-04-14得票数 17
回答已采纳
我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试读取Pandas中包含两列的文本文件。其中一种列数据类型是JSON。我想将此列转换为列表列表，或仅转换为列表。 输入： bank time
ABC {"Monday":[["9:00","18:00"]],"Tuesday":[["9:00","18:00"]]} 预期输出： bank time
ABC [[Monday, 9:00, 18:00], [Tuesday, 9:00, 18:00]] 我尝试了以下代码，但得到一个错误： import pandas
浏览 51提问于2020-12-23得票数 1
回答已采纳
我正在尝试重新安排一个DataFrame，它是我使用Pandas自动从json读取的。我找过了，但没有成功。
我有下面的json (为了方便复制/粘贴，保存为字符串)，在'value‘标签下有一堆json对象/字典。
json_str = '''{"preferred_timestamp": "internal_timestamp",
"internal_timestamp": 3606765503.684,
"stream_name": "ctdpf_j_cspp_inst
浏览 0提问于2016-03-16得票数 14
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我想清除下面的Pandas dataframe列，但是在下面的代码中，我试图用一条简单有效的语句来实现它。
输入：
string
0 ['string', '#string']
1 ['#string']
2 []
输出：
string
0 string, #string
1 #string
2 NaN
代码：
import pandas as pd
import numpy a
浏览 5提问于2021-02-09得票数 2
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我有一个脚本可以从Twitter的API中收集JSON数据。这个脚本每分钟收集数据并用jq解析它。这些数据被收集到一个文件中，该文件最后看起来如下所示：
[
{"text": "Tweet 01",
"id": "001"
},
{"text": "Tweet 02",
"id": "002"
},
{"text": "Tweet 03",
"id": "003"
浏览 5提问于2020-07-15得票数 2
回答已采纳
我想将pandas数据帧中的每个值转换为以下形式的元组：(col_id, val)，其中col_id是列的整数顺序，val是该位置的值，并以列表的形式输出，该列表忽略其val==0的元组。
示例：
0 1 2 3
document0001 48 0 3 0
document0002 0 4 0 0
输出：
[[(0,48), (2,3)],
[(1,4)]]
我认为我可以使用apply迭代或编写一个自定义函数来生成元组，但必须有更好的方法。
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
我有一个由pyarrow.Table创建的pandasDataFrame
df = pd.DataFrame({"col1": [1.0, 2.0], "col2": [2.3, 2.4]})
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('a',100),('b',200)], names=('name', 'number'))
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a',100
浏览 2提问于2021-09-15得票数 1
回答已采纳
我确实是python的初学者，但我正在尝试使用IBM的情感分析器创建一个数据集。我得到一个JSON响应，我想把它放到一个表中。到目前为止，我得到的是：
response = natural_language_understanding.analyze(
text = df_text,
features=Features(sentiment=SentimentOptions(targets=['Pericles']))).get_result()
print(json.dumps(response, indent=2))
respj = json.dumps(r
浏览 2提问于2021-11-13得票数 1
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我使用Pandas加载一个json文件，并通过ExcelWriter将其输出到Excel。"NaN“是json中的有效值，并且在电子表格中被删除。如何存储NaN值。
下面是json输入文件(simple_json_test.json)
{"action_time":"2020-04-23T07:39:51.918Z","triggered_value":"NaN"}
{"action_time":"2020-04-23T07:39:51.918Z","triggered_value&
浏览 18提问于2021-05-19得票数 1
1回答
我已经将一个包含5列的excel文件读入到dataframe (使用Pandas)中，并尝试使用以下代码将其写入现有的空sql server表中
for index, row in df.iterrows():
PRCcrsr.execute("Insert into table([Field1], [Field2], [Field3], [Field4], [Field5]) VALUES(?,?,?,?,?)"
, row['dfcolumn1'],row['dfcolumn2'], row['dfco
浏览 5提问于2019-11-14得票数 1
回答已采纳
我有一个Django模型，在这个模型中我想保存无模式的键值元数据，所以我使用了一个django.contrib.postgres.fields.JSONField。
键值数据是一个Pandas系列，默认情况下它不是JSON可序列化的(由于numpy.int64，numpy.float64类型)，所以我使用了方便的series.to_json()，它返回一个已经序列化的JSON字符串。
为了将它保存到我的模型中，我在它上运行json.loads。但我知道，当数据保存到Postgres时，就会调用json.dumps。
如何避免这个不必要的反序列化/重新序列化步骤？
代码示例：
def creat
浏览 0提问于2016-11-14得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个包含Value、Type和Subtype列的数据文件。我想先用Type对其进行分组，然后按Subtype对其进行分组，但是第二组应该只针对特定的组进行(例如，仅针对组Type=="Type 2)。我怎样才能以最优雅的方式做到这一点呢？这是我的代码-我想做第二个分组(由SubType)只为Type 2，而不是两者。对于Type 1，聚合值应该等于来自所有SubTypes的和。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["Type"] = ["1", "2", "1", &
浏览 1提问于2022-06-11得票数 1
回答已采纳
我在我的代码中使用df.append()来附加跨dataframe列的百分比变化。随着df.append()在熊猫1.4中贬值，我试图使用pd.concat，但我无法复制产量。
我现在拥有的是：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo",
"bar", "bar",
浏览 3提问于2022-01-23得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在努力从一个公共API中获取数据，并将其转换为Pandas数据，主要来自美国地震网站。我得到了JSON表单数据，它实际上是嵌套字典的列表。我使用了一种方法，并将其转换为'pandas.core.frame.DataFrame'.类表单类的dataframe。现在，当我试图拆分坐标列时，我得到的是NaN或其他问题。这个系列的形式是类'pandas.core.series.Series'。
这是我的密码-
import urllib.request, json
import pandas as pd
url = "https://earthquake.u
浏览 2提问于2019-09-21得票数 0
2回答
对熊猫来说是新手。
具有以下顺序的DataFrame :带有多个值行的A B C Date1 Date2 D。我想根据季度将整个DataFrame划分为多个数据格式，即(Jan-Mar, Apr-Jun, Jul-Sep, Oct-Dec)。我试图只使用相同的Date1列值。到目前为止，我尝试了以下几种方法：
data_q = data.groupby(pandas.TimeGrouper(freq = '3M'))
日期以2009-11-03表格为准。
浏览 3提问于2015-06-29得票数 1
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我使用python脚本连接到一个API。收到的回复如下所示。我需要将此数据转换为一个多级表格，以便导入到PowerBI中，因为它有几个等级的数据(例如，“房间”被进一步拆分并产生问题)。 接口返回如下： {"data": {"code": "AZ-0001", "date_from": "23/12/2019", "date_to": "25/12/2019", "rsrv_date": "06/12/2019", "rooms":
浏览 16提问于2019-12-24得票数 0
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