从每一行创建字典的字典，并将每一行导出为 json 文件 python

Question

我有一个 pandas 数据框，如下所示

我想为每一行创建一个字典，如下所示。字典列表中的特征。

#row1 示例输出。它应该跳过 null 属性 face 和 hat。

{
 "name": "rv",
 "image": "https://img0.png",
 "attributes": [
 { "trait_type": "background", "value":"grey" },
 { "trait_type": "tshirt", "value":"yellow" },
 { "trait_type": "eagle", "value":"male" },
 { "trait_type": "hair", "value":"darktwists" }
]
}

#row3 示例输出。它应该跳过 null 属性 face 和 hair。

{
 "name": "nv",
 "image": "https://img2.png",
 "attributes": [
 { "trait_type": "background", "value":"brown" },
 { "trait_type": "tshirt", "value":"americanflag" },
 { "trait_type": "eagle", "value":"male" },
 { "trait_type": "hat", "value":"policehat" }
]
}

像这样，每一行输出都应该存储在一个单独的JSON文件中。

我尝试使用 lambda apply 和 _to_json 进行此操作，但遇到了两个问题： 1) 无法以所需格式将属性打包为字典中的单独字典。 2)JSON 将 HTTPS 图像 link 中的正斜杠“//”存储为“/”

非常感谢任何帮助。谢谢。

Answer 1

首先，您需要融化 df 以针对字典中的 "attribute" 键构建它，并相应地重命名列：

df = df.melt(id_vars=['name','image'])
df = df.rename(columns={'variable':"trait_type"})

然后我们需要根据名称和图像（以及您要包含在 json 结构中的其他唯一值）对它们进行分组。然后遍历组并构建字典结构：

results = []
for index, group in df.groupby(['name','image']):
    temp_dict = {}
    temp_dict["name"] = index[0]
    temp_dict["image"] = index[1]
    temp_dict["attributes"] = group[["trait_type","value"]].to_dict("records")
    results.append(temp_dict)

这应该会给出您喜欢的结果。

紧凑型答案（Timus 建议）：

您可以在一行中完成整个操作：

dicts = (df.melt(id_vars=['name', 'image'], var_name='trait_type')
    .dropna()
    .groupby(['name', 'image'])[['trait_type', 'value']]
    .apply(pd.DataFrame.to_dict, orient='records')
    .reset_index(drop=False)
    .rename(columns={0: 'attributes'})
    .to_dict(orient='records'))

Answer 2

首先：你的JSON格式不是泛型格式，所以不能直接用pandasto_json()and/or[=14创建=] 数据帧的方法，所以你需要手动处理它

第二件事：pandas 默认添加转义字符，这就是 'https://img0.png' 被 https:\/\/img0.png

替换的原因

out=(df.assign(attributes=df[['background',  'tshirt', 'eagle', 'face', 'hat']]
                        .apply(lambda x:[{'trait_type':index, 'value':value}
                                         for index, value in x[x.notna()].iteritems()],
                               axis=1))
                        [['name', 'image', 'attributes']]
                        .apply(dict, axis=1)
                        .tolist()
     )

输出：

[
    {
        'name': 'rv', 
        'image': 'https://img0.png', 
        'attributes': [
                {'trait_type': 'background', 'value': 'gray'}, 
                {'trait_type': 'tshirt', 'value': 'yellow'}, 
                {'trait_type': 'eagle', 'value': 'male'}
                ]
    }, 
    {
        'name': 'cv', 
        'image': 'https://img1.png', 
        'attributes': [
                {'trait_type': 'background', 'value': 'yellow'}, 
                {'trait_type': 'tshirt', 'value': 'green'}, 
                {'trait_type': 'eagle', 'value': 'male'}
                ]
    }
]

在此之后，您将在变量 out 中得到一个字典列表，您可以将其传递给 json.dumps 以从中创建 json，看起来像下面：

>>> import json
>>> print(json.dumps(out, indent=4)
[
    {
        "name": "rv",
        "image": "https://img0.png",
        "attributes": [
            {
                "trait_type": "background",
                "value": "gray"
            },
            {
                "trait_type": "tshirt",
                "value": "yellow"
            },
            {
                "trait_type": "eagle",
                "value": "male"
            }
        ]
    },
    {
        "name": "cv",
        "image": "https://img1.png",
        "attributes": [
            {
                "trait_type": "background",
                "value": "yellow"
            },
            {
                "trait_type": "tshirt",
                "value": "green"
            },
            {
                "trait_type": "eagle",
                "value": "male"
            }
        ]
    }
]

从每一行创建字典的字典，并将每一行导出为 json 文件 python

Create dictionary of dictionary from each row and export each row as a json file in python

python

json

dictionary

reshape

pandas