如何将pandas DataFrame转换为指定格式的自定义字典/JSON对象

实现步骤 #

首先我们先明确对应DataFrame结构（从你期望的输出反推，表中包含Name、水果名称列、priority、Count四列），直接按以下步骤操作即可：

1. 先导入依赖库，构造/读取你的DataFrame，以下是对应你场景的示例构造代码，你可以直接替换成自己的读表逻辑：

import pandas as pd
import json

# 示例DataFrame，和你截图中的数据完全对应
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Max', 'Max', 'Max'],
    'Fruits': ['Apple', 'Oranges', 'Banana'],
    'priority': ['High', 'Medium', 'Low'],
    'Count': ['4', '2', '1']
})

2. 组装目标结构后转JSON：

# 提取姓名信息
result = {
    "Name": {"id": df['Name'].iloc[0]},
    # 重命名水果列为id，筛选指定字段后转字典列表
    "Favorites": df.rename(columns={"Fruits": "id"})[["id", "priority", "Count"]].to_dict(orient="records")
}

# 生成格式化JSON字符串
json_output = json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)
print(json_output)

如果你的原表中水果对应的列名不是Fruits，替换rename方法里的键为你实际的列名即可。如果需要把JSON写入本地文件，补充一行代码json.dump(result, open("output.json", "w"), indent=2, ensure_ascii=False)即可。

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