如何将Pandas DataFrame转换为API要求的指定嵌套JSON格式

问题原因 #

你当前代码的问题出在分组后调用to_dict(orient='records')的返回值上：即便每个ts分组仅对应1行数据，该方法也会返回包含单字典的列表，这就是你values字段变成列表结构的原因。

解决方案 #

方案1：修改原有groupby逻辑 #

只需在to_dict调用后取列表的第一个元素即可，修改后代码如下：

cols = df.columns.difference(['ts'])
payload = (df.groupby(['ts'])[cols]
    .apply(lambda x: x.to_dict(orient='records')[0]) # 追加[0]取分组内的第一个字典元素
    .reset_index(name='values')
    .to_dict(orient='records'))

方案2：更简洁的无groupby实现 #

观察你的样例数据可发现每行的ts值都是唯一的，没有重复的时间戳，完全不需要用到分组逻辑，直接按行遍历构造即可，性能更高：

cols = df.columns.difference(['ts'])
payload = df.apply(lambda row: {
    "ts": row["ts"],
    "values": row[cols].to_dict()
}, axis=1).tolist()

两种方案生成的payload都完全符合你给出的API要求格式。

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