Python 将dataframe转换为JSON对象列

我有一个pandas数据框，其中包含关于一个用户的信息，该用户有多个订单，并且在每个订单中有多个项目购买。数据帧格式的一个示例：

user_id | order_num | item_id | item_desc 
    1        1         1         red
    1        1         2         blue
    1        1         3         green

我想将它转换为列中的JSONb对象，以便在postgresql中查询它。 目前我正在使用以下代码：

j = (reg_test.groupby(['user_id', 'order_num'], as_index=False)
             .apply(lambda x: x[['item_id','item_desc']].to_dict('r'))
             .reset_index()
             .rename(columns={0:'New-Data'})
             .to_json(orient='records'))

这就是我得到的结果：

'''
[
          {
            "New-Data": [
              {
                "item_id": "1",
                "item_desc": "red",
              },
              {
                "item_id": "2",
                "item_desc": "blue",
              },
              {
                "item_id": "3",
                "item_desc": "green",
              }
            ],
            "order_number": "1",
            "user_id": "1"
          }
        ]
'''

虽然这是正确的json格式，但我希望结果如下所示：

'''

[
  {
    "New-Data": [{
"1":
      {
        "item_id": "1",
        "item_desc": "red",
      },
"2": {
        "item_id": "2",
        "item_desc": "blue",
      },
"3":
      {
        "item_id": "3",
        "item_desc": "green",
      }
     }
    ],
    "order_number": "1",
    "user_id": "1"
  }
]
'''

---

您是否考虑过使用自定义函数

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'user_id'：{0:1,1:1,2:1}，
'order_num'：{0:1,1:1,2:1}，
'item_id'：{0:1,1:2,2:3}，
'item_desc'：{0:'红色'，1:'蓝色'，2:'绿色'}）
out=df.groupby（['user\u id'，'order\u num']）[[“item\u id”，“item\u desc”]]\
.适用（lambda x:x.to_dict（“记录”））\
.apply（lambda x:[{str（l[“item_id”]）：l表示x}中的l）\
.reset_索引（name=“新数据”）\
.to_dict（“记录”）

其中

out

返回

[{'user\u id'：1，
“订单数量”：1，
“新数据”：[{'1'：{'item_id'：1，'item_desc'：'red'}，
'2'：{'item_id'：2'item_desc'：'blue'}，
'3'：{'item_id'：3'item_desc'：'green'}]}]

作为@rpanai解决方案的替代方案，我将处理移到了vanilla python中：

将数据帧转换为dict：

M = df.to_dict("records")

为项目创建dict

items = [
         {key: value 
         for key, value in entry.items() 
         if key not in ("user_id", "order_num")}
         for entry in M
        ]
item_details = [{str(num + 1): entry}
                for num, entry
                in enumerate(items)]

print(item_details)

[{'1': {'item_id': 1, 'item_desc': 'red'}},
 {'2': {'item_id': 2, 'item_desc': 'blue'}},
 {'3': {'item_id': 3, 'item_desc': 'green'}}]

初始化dict并添加剩余数据

d = dict()
d['New-Data'] = item_details

d['order_number'] = M[0]['order_num']
d['user_id'] = M[0]['user_id']

wrapper = [d]

print(wrapper)

[{'New-Data': [{'1': {'item_id': 1, 'item_desc': 'red'}},
   {'2': {'item_id': 2, 'item_desc': 'blue'}},
   {'3': {'item_id': 3, 'item_desc': 'green'}}],
  'order_number': 1,
  'user_id': 1}]

---

好的，你的问题是什么？请参阅，.我想为项目添加另一个嵌套层，该层是目标，而不是问题或障碍。