【问题标题】：How to convert dataframe output to json format and then Normalize the data?如何将数据帧输出转换为 json 格式，然后规范化数据？
【发布时间】：2019-12-21 11:00:31
【问题描述】：

我正在运行一个 sql 并输出我正在阅读的 pandas df。现在我需要将数据转换为 json 并需要对数据进行规范化。我尝试了 to_json 但这给出了部分解决方案。

数据帧输出：

| SalesPerson   | ContactID |
|12345  |Tom|
|12345  |Robin|
|12345  |Julie|

预期的 JSON：

 {"SalesPerson": "12345", "ContactID":"Tom","Robin","Julie"}

请看下面我试过的代码。

q = Select COL1,  SalesPerson   , ContactIDfrom table;


df = pd.read_sql(q, sqlconn)

df1=df.iloc[:, 1:2]


df2 = df1.to_json(orient='records')

还有我也不需要的 to_json 结果括号。

【问题讨论】：

您的预期输出是无效的 JSON
我的错.. 更正了 {"SalesPerson": 12345, "ContactID":["Tom","Robin","Julie"]}

标签： json python-3.x pandas

【解决方案1】：

试试这个：

df.groupby('SalesPerson').apply(lambda x: pd.Series({
    'ContactID': x['ContactID'].values
})).reset_index().to_json(orient='records')

输出（漂亮的打印）：

[
  {
    "SalesPerson": 1,
    "ContactID": ["Tom", "Robin", "Julie"]
  },
  {
    "SalesPerson": 2,
    "ContactID": ["Jack", "Mike", "Mary"]
  }
]

【讨论】：

这个工作正常。谢谢！还有一件事。如果我不想要开始和结束括号 [] 那么我需要修改什么。
这会使 JSON 无效。