通过 Pandas 和 Numpy.ndarray 类型将 Excel 矩阵转换为 JSON答案

【问题标题】：Excel matrix to JSON via Pandas and Numpy.ndarray type通过 Pandas 和 Numpy.ndarray 类型将 Excel 矩阵转换为 JSON
【发布时间】：2017-07-29 07:48:32
【问题描述】：

我正在从 excel 文件中读取矩阵。矩阵如下所示：

            10100300    10100400    10100500    10100600
10100200    243         0           42          54
10100300    243         23          42          5443
10100400    243         110         42          543
10100500    243         0           432         543232342
10100600    243         440         42          544
10100700    243         0           42          54

最终，我希望将其转换为字典列表，最后是 JSON 文件。

这看起来像：

[{"Origin" : 10100200,
"Destination" : 10100300,
"flow" : 243},
{"Origin" : 10100400,
"Destination" : 10100300,
"flow" : 23}]

首先，我使用 pandas 阅读了这篇文章： flows_data_df = pd.read_excel("file.xlsx")

转换为 numpy 数组： flow_data = flows_data_df.as_matrix()

矩阵很大，有很多零，所以我删除它们

clean_flow_data = flow_data[np.all(flow_data == 0, axis=1)]

在这一点上，我被困住了。如何从numpy.ndarray 类型转到JSON？

【问题讨论】：

标签： python excel numpy

【解决方案1】：

您可以坚持使用pandas，它具有to_dict 方法，假设df 是您从excel 中读取的原始数据框，来源是数据框的索引，目的地是数据框：

(df.stack()[lambda x: x != 0].rename('flow').rename_axis(("Origin", "Destination"))
   .reset_index().to_dict("records"))

#[{'Destination': '10100300', 'Origin': 10100200, 'flow': 243},
# {'Destination': '10100500', 'Origin': 10100200, 'flow': 42},
# {'Destination': '10100600', 'Origin': 10100200, 'flow': 54},
# {'Destination': '10100300', 'Origin': 10100300, 'flow': 243},
# ...

【讨论】：