将列值用作大熊猫JSON中的键

Question

我有下面的熊猫数据框架。我只是想知道是否有任何方法可以将我的列值作为JSON的钥匙。

DF： |符号|价格| |：------- | ------- | | a。 | 120 | | b。 | 100 | | C | 200 |

我希望json看起来像{'a'：120，'b'：100，'c'：200}

我尝试了下面的结果，并将结果作为{符号：'a'，价格：120} { ：'b'，价格：100} {符号：'c'，价格：200}

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

Answer 1

首先，让我们创建OP提及的数据

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'symbol': ['a', 'b', 'c'], 'price': [120, 100, 200]})

框 以下工作将完成工作，以下工作将完成工作

df.groupby('symbol').price.apply(lambda x: x.iloc[0]).to_dict()

[Out]: {'a': 120, 'b': 100, 'c': 200}

---

pandas-json/72259719＃comment127663214_72259545“>在此处注释），如果一个人想要json值作为列表，

df.groupby('symbol').price.apply(list).to_json()

[Out]: {"a":[120],"b":[100],"c":[200]}

Answer 2

尝试这样：

import pandas as pd

d = {'symbol': ['a', 'b', 'c'], 'price': [120, 100, 200]}
df = pd.DataFrame(data=d)

print(df)

print (df.set_index('symbol').rename(columns={'price':'json_data'}).to_json())

# EXPORT TO FILE
df.set_index('symbol').rename(columns={'price':'json_data'}).to_json('price.json')

输出：

  symbol  price
0      a    120
1      b    100
2      c    200
{"json_data":{"a":120,"b":100,"c":200}}