如何遍历pandas DataFrame每行生成对应API请求的JSON payload？

错误原因 #

你使用的两层嵌套循环会让每一个Date列的取值和所有Hours列的取值配对，最终生成两列的笛卡尔积，无法实现行对齐的取值逻辑。

实现方案 #

方案1：逐行遍历（iterrows，易读性最高） #

直接遍历DataFrame的每一行，从行数据中按需取对应字段构造payload：

for _, row in df.iterrows():
    payload = {
        "day": row["Date"],
        "shopCapacity": int(row["Hours"]) # 示例中Hours为字符串类型，按需转为整数符合预期格式
    }
    print(payload)

方案2：同步遍历两列（zip，性能更高） #

如果仅需要取固定两列的值，可以用zip()将两列打包同步遍历，避免全量读取行数据：

for date, hours in zip(df["Date"], df["Hours"]):
    payload = {
        "day": date,
        "shopCapacity": int(hours)
    }
    print(payload)

方案3：批量生成所有payload（pandas内置方法，代码最简洁） #

如果不需要逐行处理额外逻辑，直接重命名列名后调用to_dict方法即可一步得到所有payload的列表：

payload_list = df.rename(columns={"Date": "day", "Hours": "shopCapacity"})\
                 .astype({"shopCapacity": int})\
                 .to_dict("records")

# 遍历列表即可得到单个payload
for payload in payload_list:
    print(payload)

以上三种方案的输出均为你需要的行对齐结果：

{'day': '2021-09-01', 'shopCapacity': 88}
{'day': '2021-09-02', 'shopCapacity': 55}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Cook