如何将Pandas DataFrame转换为指定结构的无列名JSON格式？

现有如下格式的数据集：

Parameter    Value    Col3
A              1.0     2.0
B              1.0     2.5
dx             0.2     1.0

我使用以下Python脚本尝试将其保存为JSON格式：

# foo.py
import pandas
import json
# ...

df.to_json('foo.json'), orient='records', lines = True, indent=1)

当前输出的JSON格式为：

{
  "Parameter":"A",
  "Value":1.0,
  "Col3":2.0, 
 }

 {
  "Parameter":"B",
  "Value":1.0,
  "Col3" : 2.5,
 }

 {
  "Parameter":"dx",
  "Value":0.2,
  "Col3" : 2.5,
 }

期望得到的JSON格式如下：

{
        "A"    : [1.0, 2.0],
        "B"    : [1.0, 2.5],
        "dx"   : [0.2, 1.0]
}

需要实现该期望格式，同时要求能适配不同列名和列数的各类数据集。

通过调整数据结构，将参数列设为索引后再转换为JSON即可实现需求，具体步骤如下：

1. 读取数据集时，根据实际分隔符（此处为任意数量空格）正确解析表格；
2. 将Parameter列设置为数据框的索引，作为JSON的键；
3. 将每行的剩余列值转换为列表，作为对应键的值；
4. 最后将处理后的字典导出为JSON文件，控制缩进格式。

完整代码示例：

import pandas as pd
import json

# 读取数据集，sep参数根据实际分隔符调整
df = pd.read_csv('your_data_file.txt', sep='\s+')

# 将Parameter列设为索引，把每行的其他列转为列表后转成字典
result_dict = df.set_index('Parameter').apply(list, axis=1).to_dict()

# 写入JSON文件，indent控制缩进空格数，ensure_ascii=False保留字符
with open('foo.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(result_dict, f, indent=4, ensure_ascii=False)

适配说明 #

• 无论数据集有多少列，只要第一列是参数名（列名为Parameter），剩余列的所有值都会自动打包成列表；
• 如果参数列的列名不是Parameter，只需修改set_index中的列名即可，比如set_index('Param')；
• json.dump的indent参数可根据需求调整缩进空格数，匹配期望格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者newstudent