在 JSON 序列化中嵌套一组带有新 header 的列

Question

我有一个 Pandas 这种数据框

    start    end   compDepth compReleaseDepth compMeanRate
0     0.0   0.62  58.0999985              1.5          110
1    0.66   1.34  57.1399994                3           94
2    1.42    2.1  57.1399994              2.5           89
3    2.21   2.87  58.5699997              2.5           79
4    2.97   3.65  55.2399979              3.5           77
5    3.78   4.45  53.8600006              1.5           76
6    4.49   5.17  62.2700005              0.5           81
7    5.97   6.65  56.1899986              2.5           85

我需要将数据序列化为 JSON，我使用了 df.to_json(orient='records')，它工作正常。

但是，我想将最后 3 列嵌套到一个名为 "annotations" 的新 header 中。这就是我想要实现的，有没有简单的方法可以做到这一点？

[{
        "start": "0.0",
        "end": "0.62",
        "annotations": {
            "compDepth": "58.0999985",
            "compReleaseDepth": "1.5",
            "compMeanRate": "110"
        }
    }, {
        "start": "0.66",
        "end": "1.34",
        "annotations": {
            "compDepth": "57.1399994",
            "compReleaseDepth": "3",
            "compMeanRate": "94"
        }
    }, {
        "start": "1.42",
        "end": "2.1",
        "annotations": {
            "compDepth": "57.1399994",
            "compReleaseDepth": "2.5",
            "compMeanRate": "89"
        }
    }, {
        "start": "2.21",
        "end": "2.87",
        "annotations": {
            "compDepth": "58.5699997",
            "compReleaseDepth": "2.5",
            "compMeanRate": "79"
        }
    },

Answer 1

一种简单的方法是使用 to_dict

将数据嵌套在新列中

df['annotations'] = df[['compDepth','compReleaseDepth','compMeanRate']].to_dict(orient='records')

然后你只在最终输出中你想要的 3 列上使用 to_json(orient='records')

df[['start','end','annotations']].to_json(orient='records')

在 JSON 序列化中嵌套一组带有新 header 的列

Nesting a group of columns with a new header in the JSON serialization

python

json

pandas

nested

to-json