Json 将数据帧转换为字典时嵌套/分组一系列列

我一直在努力解决如何将Pandas数据框转换为嵌套字典列表的问题，但我一直没有任何运气

我的第一个想法是将数据框转换成一个字典列表（其中

users=users.to_dict（orient='records'）

），然后将“address”和“color\u preference”项合并到子列表中，但必须有更好的方法

我有这样一个数据帧：

import pandas as pd
users = pd.DataFrame({'email_address': ["email@email.com"], 'status': ["active"], 'address': ["1 Eagle St"],  'suburb': ["BROOKLYN"],  'state': ["NY"],  'postcode': ["11201"],  'country': ["USA"],  'red': [False],  'orange': [True],  'yellow': [True],  'green': [True],  'blue': [False],  'indigo': [False],  'violet': [False]})

我正在尝试将其转换为以下格式：

{  
   "email_address":"email@email.com",
   "status":"active",
   "address":{  
      "address":"1 Eagle St",
      "suburb":"Brooklyn",
      "state":"NY",
      "postcode":"11201",
      "country":"USA"
   },
   "color_preference":{  
      "red":false,
      "orange":true,
      "yellow":true,
      "green":true,
      "blue":false,
      "indigo":false,
      "violet":false
   }
}

---

您可以使用apply显式地执行此操作（我已经完成了前几步，但您可以执行所有地址/颜色）：

您可以按位置拉出所有地址/颜色：

In [21]: users.columns[2:7]
Out[21]: Index(['address', 'suburb', 'state', 'postcode', 'country'], dtype='object')

In [22]: users.columns[7:]
Out[22]: Index(['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'indigo', 'violet'], dtype='object')

In [21]: users.columns[2:7]
Out[21]: Index(['address', 'suburb', 'state', 'postcode', 'country'], dtype='object')

In [22]: users.columns[7:]
Out[22]: Index(['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'indigo', 'violet'], dtype='object')