将 Pandas DataFrame 转换为 JSON 格式答案

【问题标题】：Convert Pandas DataFrame to JSON format将 Pandas DataFrame 转换为 JSON 格式
【发布时间】：2017-01-08 11:44:18
【问题描述】：

我有一个 Pandas DataFrame 有两列——一列是文件名，另一列是生成时间：

 File       Hour
  F1         1
  F1         2
  F2         1
  F3         1

我正在尝试将其转换为具有以下格式的 JSON 文件：

{"File":"F1","Hour":"1"} 
{"File":"F1","Hour":"2"}
{"File":"F2","Hour":"1"}
{"File":"F3","Hour":"1"}

当我使用命令DataFrame.to_json(orient = "records") 时，我得到以下格式的记录：

[{"File":"F1","Hour":"1"},
 {"File":"F1","Hour":"2"},
 {"File":"F2","Hour":"1"},
 {"File":"F3","Hour":"1"}]

我只是想知道是否可以选择以所需格式获取 JSON 文件。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

你想要的不是正确的json。你从dataframe.to_json(orient = “records”) 得到的是正确的json

标签： json pandas dataframe

【解决方案1】：

在DF.to_json 之后得到的输出是string。因此，您可以根据自己的要求简单地对其进行切片并从中删除逗号。

out = df.to_json(orient='records')[1:-1].replace('},{', '} {')

要将输出写入文本文件，您可以这样做：

with open('file_name.txt', 'w') as f:
    f.write(out)

【讨论】：

这将删除两个键值对之间的逗号：{"ServerGroup":"Map""Hour":0}。我需要它是 {"ServerGroup":"Map","Hour":0}。
是的，那是我的错误。请尝试修改后的。
谢谢，效果很好。最初，我使用“df1.to_json(orient='records',path_or_buf='/content/tmp/GoogleCount.json')[1:-1] 将数据帧转换为 json 文件并将其存储在本地文件中。代替（'}，{'，'} {'）”。但是现在在替换语句之后，我收到错误“'NoneType' object has no attribute 'getitem'”
那是因为它不再是json 格式化对象，而是json-string。尝试将 path_or_buf=None 作为参数传递。
好的，谢谢。但是我需要将它保存在一个文件中，只是想知道有没有办法实现它

【解决方案2】：

在较新版本的 pandas（我相信是 0.20.0+）中，可以直接这样做：

df.to_json('temp.json', orient='records', lines=True)

也可以直接压缩：

df.to_json('temp.json.gz', orient='records', lines=True, compression='gzip')

【讨论】：

最好的解决方案恕我直言！
JEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEZ 我已经坚持了这么久，它太愚蠢了，你救了我非常感谢（由于某种原因我不能使用临时 CSV），无论如何，谢谢！

【解决方案3】：

我认为 OP 正在寻找的是：

with open('temp.json', 'w') as f:
    f.write(df.to_json(orient='records', lines=True))

这应该可以解决问题。

【讨论】：

应该是最佳答案。简洁明了。

【解决方案4】：

使用此公式将 pandas DataFrame 转换为字典列表：

import json
json_list = json.loads(json.dumps(list(DataFrame.T.to_dict().values())))

【讨论】：

【解决方案5】：

试试这个：

json.dumps(json.loads(df.to_json(orient="records")))

【讨论】：

【解决方案6】：

要在真正的 json（不是字符串）中转换数据帧，我使用：

    from io import StringIO
    import json
    import DataFrame

    buff=StringIO()
    #df is your DataFrame
    df.to_json(path_or_buf=buff,orient='records')
    dfJson=json.loads(buff)

【讨论】：

【解决方案7】：

将数据框转换为字典列表

list_dict = []

for index, row in list(df.iterrows()):
    list_dict.append(dict(row))

保存文件

with open("output.json", mode) as f:
    f.write("\n".join(str(item) for item in list_dict))

【讨论】：

【解决方案8】：

而不是使用dataframe.to_json(orient = “records”) 使用dataframe.to_json(orient = “index”) 我上面的代码将数据框转换为 dict 的 json 格式，例如 {index -> {column -> value}}

【讨论】：

也许，这取决于您尝试使用的数据的方向。

【解决方案9】：

这是一个将 JSON 转换为 DataFrame 并返回的小型实用程序类：希望对您有所帮助。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas.io.json import json_normalize

class DFConverter:

    #Converts the input JSON to a DataFrame
    def convertToDF(self,dfJSON):
        return(json_normalize(dfJSON))

    #Converts the input DataFrame to JSON 
    def convertToJSON(self, df):
        resultJSON = df.to_json(orient='records')
        return(resultJSON)

【讨论】：

有效，但实际上只是相同可用 oneliner 函数的包装器。我认为大多数情况下，这种形式是没有根据的。