如何将Pandas DataFrame转换为含factorValues嵌套字段的指定JSON格式

要实现目标格式的JSON输出，只需先把指定因子列聚合为嵌套字典字段，再删除原因子列后导出JSON即可，完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame，可替换为你自己的数据源
df = pd.DataFrame([
    ["2010-1", "AAPL", 2, 100, 121, 44, 56]
], columns=["Period", "ticker", "rank", "compositescore", "C20", "C11", "C25"])

# 1. 指定需要收纳到factorValues的因子列
factor_cols = ["C20", "C11", "C25"]

# 2. 生成嵌套的factorValues字段
df["factorValues"] = df[factor_cols].to_dict(orient="records")

# 3. 删除原始的因子列，保留需要输出的根层级字段
output_df = df.drop(columns=factor_cols)

# 4. 导出为符合要求的JSON格式，orient="records"即可生成列表包裹的结构
result_json = output_df.to_json(orient="records", indent=4)

# 打印验证结果
print(result_json)

如果需要将结果保存到本地文件，可补充以下代码：

with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result_json)

注意事项 #

• 若你原数据中的综合得分列名是compositesore（拼写缺少字母c），可自行调整列名匹配实际数据
• 若后续因子列有新增或删减，只需修改factor_cols列表的内容即可，无需调整其他逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kalindu