如何使用python在JSON对象中添加方括号

我只需要上下文是一个数组，即，'contexts'：[{}]，而不是'contexts'：{}

下面是我的python代码，它有助于将python数据帧转换为所需的JSON格式

这是一行的示例df

name      type  aim      context     
xxx xxx     specs 67646546  United States of America  

data = {'entities':[]}
for key,grp in df.groupby('name'):
    for idx, row in grp.iterrows():
        temp_dict_alpha = {'name':key,'type':row['type'],'data' :{'contexts':{'attributes':{},'context':{'dcountry':row['dcountry']}}}}

        attr_row = row[~row.index.isin(['name','type'])]
        for idx2,row2 in attr_row.iteritems():
            dict_temp = {}
            dict_temp[idx2] = {'values':[]}
            dict_temp[idx2]['values'].append({'value':row2,'source':'internal','locale':'en_Us'})

            temp_dict_alpha['data']['contexts']['attributes'].update(dict_temp)


        data['entities'].append(temp_dict_alpha)


print(json.dumps(data, indent = 4))

期望输出：

{
    "entities": [{
            "name": "XXX XXX",
            "type": "specs",
            "data": {
                "contexts": [{
                        "attributes": {
                            "aim": {
                                "values": [{
                                        "value": 67646546,
                                        "source": "internal",
                                        "locale": "en_Us"
                                    }
                                ]
                            }
                        },
                        "context": {
                            "country": "United States of America"
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

然而，我得到以下输出

{
    "entities": [{
            "name": "XXX XXX",
            "type": "specs",
            "data": {
                "contexts": {
                    "attributes": {
                        "aim": {
                            "values": [{
                                    "value": 67646546,
                                    "source": "internal",
                                    "locale": "en_Us"
                                }
                            ]
                        }
                    },
                    "context": {
                        "country": "United States of America"
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

---

任何人都可以提出使用Python解决此问题的方法。

问题在下面的代码中

 temp_dict_alpha = {'name':key,'type':row['type'],'data' :{'contexts':{'attributes':{},'context':{'dcountry':row['dcountry']}}}}

如您所见，您已经在创建一个

上下文

dict

并为其赋值。你能做的就是这样

    contextObj = {'attributes':{},'context':{'dcountry':row['dcountry']}}
    contextList = []
    for idx, row in grp.iterrows():
        temp_dict_alpha = {'name':key,'type':row['type'],'data' :{'contexts':{'attributes':{},'context':{'dcountry':row['dcountry']}}}}

        attr_row = row[~row.index.isin(['name','type'])]
        for idx2,row2 in attr_row.iteritems():
            dict_temp = {}
            dict_temp[idx2] = {'values':[]}
            dict_temp[idx2]['values'].append({'value':row2,'source':'internal','locale':'en_Us'})
            contextObj['attributes'].update(dict_temp)
            contextList.append(contextObj)

请注意-此代码将有逻辑错误，可能无法运行（因为我很难理解其背后的逻辑）。但这是你需要做的

您需要创建一个对象列表，这不是您正在做的事情。您试图操纵一个对象，当它的JSON被转储时，您得到的是一个对象，而不是一个列表。你需要的是一份清单。您为每个迭代创建上下文对象，并继续将它们附加到我们先前创建的本地列表

contextList

for循环终止后，您可以使用

contextList

更新原始对象，您将拥有一个对象列表，而不是您现在拥有的和

object

。

我认为这样做：

import pandas as pd
import json


df = pd.DataFrame([['xxx xxx','specs','67646546','United States of America']],
                       columns = ['name', 'type', 'aim', 'context' ])

data = {'entities':[]}
for key,grp in df.groupby('name'):
    for idx, row in grp.iterrows():
        temp_dict_alpha = {'name':key,'type':row['type'],'data' :{'contexts':[{'attributes':{},'context':{'country':row['context']}}]}}

        attr_row = row[~row.index.isin(['name','type'])]
        for idx2,row2 in attr_row.iteritems():
            if idx2 != 'aim':
                continue
            dict_temp = {}
            dict_temp[idx2] = {'values':[]}
            dict_temp[idx2]['values'].append({'value':row2,'source':'internal','locale':'en_Us'})

            temp_dict_alpha['data']['contexts'][0]['attributes'].update(dict_temp)


        data['entities'].append(temp_dict_alpha)


print(json.dumps(data, indent = 4))

输出：

{
    "entities": [
        {
            "name": "xxx xxx",
            "type": "specs",
            "data": {
                "contexts": [
                    {
                        "attributes": {
                            "aim": {
                                "values": [
                                    {
                                        "value": "67646546",
                                        "source": "internal",
                                        "locale": "en_Us"
                                    }
                                ]
                            }
                        },
                        "context": {
                            "country": "United States of America"
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

---

谢谢你的回复。不符合你的逻辑。我得到了同样的旧输出。非常感谢@chitown。然而，在上面的逻辑中，我们需要嵌套的对象“attributes”是数组而不是对象。[{“entities”：[{“name”：“specs”，“type”：“glass”，“data”：{“attributes”：[{“aitm”：{“values”：[{“value”：“70072187”，“source”：“internal”，“locale”：“en_US”}}]，“alitm”：{“values”：[{“value”：[{“value”：“ESA65Z45”，“source internal”，“locale”：“en_US”}]}]，“aaitm”：{“values”：“value”：“ESA 65Z45”，“来源”：“内部”，“地区”：“en_US”}]}，“adsc1”：{“值”：[{“值”：“切割提示FG 1808-40”，“来源”：“内部”，“地区”：“en_US”}]}]}]}]}]啊。好吧，我误读了。我明白你的意思。有机会我会解决这个问题的。我再次需要你的帮助。我正在尝试以下面的格式向数据添加一个对象。你能帮我一下吗。{”实体“：[{”名称“：”xxx xxx”，“类型“：”规范“，”数据“：{”属性“：{”aimd“：{”值“：”xxxxx“，”来源“：”内部“，”地区“：”en_Us“}}}}”，上下文“：[{”属性“：{”目标“{”值“：[{”值“：”67646546”，“源“：”内部“，”地区“：”en_Us“}}}”，上下文“{”国家“：”美利坚合众国“}}”您的数据源不完整。aimd在您的数据源中的何处可以获取该值？请共享数据源的整行，以便我可以计算出逻辑。抱歉。下面是示例数据源。df=pd.DataFrame（[['xxx xxx'，'specs'，'67646546'，'TEST 123'，'United of America']]，columns=['name'、'type'、'aim'、'aimd'、'context']）