将Pandas数据转换为JSON格式

1. 基本转换方法

把DataFrame转换为JSON同样简单，使用to_json()方法即可：

# 创建一个示例DataFrame
data = {
‘姓名’: [‘张三’, ‘李四’, ‘王五’],
‘年龄’: [25, 30, 35],
‘城市’: [‘北京’, ‘上海’, ‘广州’]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为JSON字符串
json_str = df.to_json()
print(json_str)

# 转换为JSON文件
df.to_json(‘output.json’, orient=’records’, force_ascii=False)

2. 不同格式的JSON输出

Pandas提供了多种JSON输出格式，通过orient参数控制：

# 按记录输出（最常用的格式）
print(df.to_json(orient=’records’))

# 按索引输出
print(df.to_json(orient=’index’))

# 按列输出
print(df.to_json(orient=’columns’))

# 按值输出
print(df.to_json(orient=’values’))

3. 处理中文编码问题

默认情况下，中文会被转换为Unicode编码。如果想保留原始中文，可以设置force_ascii=False：

import pandas as pd
import requests

# 1. 从API获取天气数据
url = “http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast”
params = {
‘q’: ‘Beijing,CN’,
‘appid’: ‘你的API密钥’,
‘units’: ‘metric’
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# 2. 处理嵌套的JSON数据
weather_data = []
for item in data[‘list’]:
row = {
‘datetime’: item[‘dt_txt’],
‘temp’: item[‘main’][‘temp’],
‘humidity’: item[‘main’][‘humidity’],
‘weather’: item[‘weather’][0][‘description’],
‘wind_speed’: item[‘wind’][‘speed’]
}
weather_data.append(row)

# 3. 创建DataFrame并分析
df = pd.DataFrame(weather_data)
df[‘datetime’] = pd.to_datetime(df[‘datetime’])

# 计算平均温度
avg_temp = df[‘temp’].mean()
print(f”平均温度: {avg_temp:.1f}°C”)

# 按天气状况分组统计
weather_stats = df.groupby(‘weather’).size()
print(weather_stats)