如何将行索引均为input的DataFrame转为每行带input键的jsonl文件

你可以直接通过给每行记录套外层结构的方式实现需求，无需调整现有重复索引，以下是两种可行实现：

方法1：手动包装记录后写入（逻辑清晰，兼容性好） #

import json
import pandas as pd

# 可选：如果需要数值字段转为字符串格式，先执行类型转换
df1["item quantity"] = df1["item quantity"].astype(str)

# 1. 把DataFrame每行转为字典
row_dicts = df1.to_dict("records")
# 2. 给每行字典套外层input键
wrapped_rows = [{"input": row} for row in row_dicts]

# 3. 写入jsonl文件
with open("shopify_import.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
    for item in wrapped_rows:
        json.dump(item, f, ensure_ascii=False)
        f.write("\n")

方法2：借助pandas原生to_json方法（代码更简洁） #

import pandas as pd

df1["item quantity"] = df1["item quantity"].astype(str)
# 构造单列，每一行的值就是原行对应的字典
df1["input"] = df1.to_dict("records")
# 仅导出input列，直接生成符合要求的jsonl
df1[["input"]].to_json(
    "shopify_import.jsonl",
    orient="records",
    lines=True,
    force_ascii=False
)

额外说明 #

你之前用orient="index"报错是正常的，该参数要求DataFrame索引值唯一，你的所有行索引都是input不符合要求，该场景下不需要使用这个参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JJasperr