如何将Pandas分组结果转换为无表头的JSON字典数组？

我有一个名为grouped的分组结果DataFrame，数据如下：

long_url            counts 
3   reddit.com  542 
2   linkedin.com    529 
4   twitter.com 525 
1   google.com  502 
0   github.com  476 
5   youtube.com 469

希望将其转换为如下格式的JSON字典数组：

[{"reddit.com": 542}, {"linkedin.com" : 529}, ...]

当前使用以下代码：

import json

grou=json.dumps(grouped.reset_index(drop=True).to_dict(orient='records'))
grou

得到的结果是带表头的，不符合预期：

'[{"long_url": "reddit.com", "counts": 542}, {"long_url": "linkedin.com",   "counts": 529}, {"long_url": "twitter.com", "counts": 525}, {"long_url": "google.com", "counts": 502}]'

请问如何实现不带表头的目标？

你可以通过遍历DataFrame的每一行，将每行的long_url作为键、counts作为值构造单个字典，再把这些字典收集成列表后转成JSON：

import json

# 遍历每行构造目标字典列表
result_list = [{row['long_url']: row['counts']} for _, row in grouped.iterrows()]
# 转换为JSON字符串
grou = json.dumps(result_list)
print(grou)

执行后会得到你需要的格式：

[{"reddit.com":542},{"linkedin.com":529},{"twitter.com":525},{"google.com":502},{"github.com":476},{"youtube.com":469}]

如果你的DataFrame行数较多，想要更高效的处理，可以用apply方法：

import json

result_list = grouped.apply(lambda row: {row['long_url']: row['counts']}, axis=1).tolist()
grou = json.dumps(result_list)

这两种方式都能直接生成无表头的字典数组，再转成符合要求的JSON格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者llllaaa