如何将Pandas DataFrame按key分组并转换为指定格式的JSON？

问题根源是分组后未剔除key列就直接生成JSON，导致结果中包含多余的key字段。只需在分组处理时先移除key列，再生成目标格式即可。

完整代码示例 #

import pandas as pd
import json

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'key': ['a', 'a', 'c'],
    'val1': ['a1', 'b1', 'c1'],
    'val2': ['a2', 'b2', 'c2']
})

# 分组处理：删除key列后转records格式，最终转为目标字典结构
grouped_result = df.groupby('key').apply(
    lambda group: group.drop('key', axis=1).to_dict(orient='records')
).to_dict()

# 格式化输出JSON
print(json.dumps(grouped_result, indent=2))

代码说明 #

• groupby('key')：按key列完成数据分组
• lambda group: group.drop('key', axis=1).to_dict(orient='records')：对每个分组先删除key列，再将剩余数据转为records格式的字典列表（比直接转JSON更便于后续构造目标结构）
• .to_dict()：将分组结果直接转为以key值为键的字典
• json.dumps(..., indent=2)：格式化输出JSON，让结构更清晰

最终输出 #

{
  "a": [
    {
      "val1": "a1",
      "val2": "a2"
    },
    {
      "val1": "b1",
      "val2": "b2"
    }
  ],
  "c": [
    {
      "val1": "c1",
      "val2": "c2"
    }
  ]
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S_S