多重关系表嵌套JSON格式使用Python

Question

我试图通过结合使用python /熊猫多个关系表来创建嵌套JSON对象。我在Python /大熊猫初学者，所以找的帮助这里有点...

在下面的例子，而不是表，我使用的CSV文件，只是为了保持简单

Table1.csv

EMP_ID，性别，年龄 1，M，32 2，M，35 3，F，31

Table2.csv

EMP_ID，月，奖励 1，八月，3000 1，九月，3500 1，2000年10月 2，八月，1500 3，八月，5000 3，九月，2400

我想创建一个像下面一个JSON对象

*Required output:

{
    "data": [{
        "employee": 1,
        "gender": M,
        "age": 32,
        "incentive": [{
            "aug": 3000,
            "sep": 3500,
            "oct": 2000
        }],
        "employee": 2,
        "gender": M,
        "age": 35,
        "incentive": [{
            "aug": 1500
        }],
        "employee": 3,
        "gender": F,
        "age": 31,
        "incentive": [{
            "aug": 5000,
            "sep": 2400
        }]
    }]
}

Answer 1

使用merge与LEFT JOIN第一，然后用lambda函数groupby的字典和转换to_dict，最后加顶部key值，并转换为json：

d = (df1.merge(df2, on='Emp_id', how='left')
         .groupby(['Emp_id','Gender','Age'])['Month','Incentive']
         .apply(lambda x: [dict(x.values)])
         .reset_index(name='Incentive')
         .to_dict(orient='records')

)
#print (d)

import json
json = json.dumps({'data':d})

---

print (json)

{
    "data": [{
        "Emp_id": 1,
        "Gender": "M",
        "Age": 32,
        "Incentive": [{
            "Aug": 3000,
            "Sep": 3500,
            "Oct": 2000
        }]
    }, {
        "Emp_id": 2,
        "Gender": "M",
        "Age": 35,
        "Incentive": [{
            "Aug": 1500
        }]
    }, {
        "Emp_id": 3,
        "Gender": "F",
        "Age": 31,
        "Incentive": [{
            "Aug": 5000,
            "Sep": 2400
        }]
    }]
}