如何将含字符串数字序列列的DataFrame导出为带数字数组的JSON文件

完全可以实现该需求，只需要在调用to_json导出前，对Wertereihe列做格式转换即可：pandas导出JSON时会自动将DataFrame中存储的列表类型映射为JSON数组格式，不需要修改导出参数。

具体操作步骤 #

1. 转换目标列格式
   将Wertereihe列的逗号分隔字符串，拆分并转换为浮点型数组：

# 简单版：无异常处理，适用于所有行格式统一的场景
df['Wertereihe'] = df['Wertereihe'].apply(lambda x: [float(num) for num in x.split(',')])

如果存在空值、格式异常的行，可以加异常处理逻辑：

# 兼容异常版
def str_to_num_arr(s):
    try:
        return [float(num) for num in s.split(',')]
    except:
        # 可根据需求自定义异常时的返回值，比如空数组、None等
        return []

df['Wertereihe'] = df['Wertereihe'].apply(str_to_num_arr)

2. 执行导出
   使用你原来的导出代码即可：

df.to_json(jsonFile, orient = "records")

导出后得到的JSON结构就会符合你的要求，Wertereihe字段会变成数字数组格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SkogensKonung