Python Flask return pd dataframe groupby-如何删除用于分组的列？

我是Python新手-我的第一次体验发生在2-3天前-我一直在使用df.groupby方法映射数据，因此非常感谢您的帮助

对于给定的df：

    id   VALUE1  VALUE2  VALUE3
    1         1      11     abc
    2         1      22     def
    3         2      33     ghi
    4         2      44     jkl

我想将此数据格式化为可通过烧瓶返回的格式。为了实现这一点，我首先使用groupby方法，如下所示：

df = df.groupby('VALUE1', group_keys=False, as_index=False)

完成这一点后，我的“df”不能通过Flask返回，因此我采取了另一个步骤，使用

 df = df.groupby('VALUE1', group_keys=False, as_index=False).apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))

这导致了几乎可以接受的格式：

id, value:
  1       [
            { "VALUE1": "1", "VALUE2": "11", "VALUE3": "abc" },
            { "VALUE1": "1", "VALUE2": "22", "VALUE3": "def" },
          ]
  2       [
            { "VALUE1": "2", "VALUE2": "33", "VALUE3": "ghi" },
            { "VALUE1": "2", "VALUE2": "44", "VALUE3": "jkl" },
          ]

我最终想要实现的格式是：

id, value:
  1      1: {
              { "VALUE2": "11", "VALUE3": "abc" },
              { "VALUE2": "22", "VALUE3": "def" },
            }
  2      2: {
              { "VALUE2": "33", "VALUE3": "ghi" },
              { "VALUE2": "44", "VALUE3": "jkl" },
            }

谢谢

试试这个：

导入io
进口大熊猫
从烧瓶导入烧瓶，jsonify
#创建烧瓶应用程序
app=烧瓶（名称）
@附件路线（“/”）
def index（）：
#你的数据
数据=io.StringIO(
"""
id值1值2值3
11美国广播公司
2 1 22 def
3 2 33 ghi
4244 jkl
"""
)
df=pandas.read_表（数据，sep=“\s+”）
#为输出创建占位符
输出={}
#循环groupby中的所有组
对于组id，df.groupby（'VALUE1'）中的组：
#将组的dict表示添加到输出中，不包含您不需要的列
输出[group\u id]=group.drop（列=[“VALUE1”，“id”]）。到\u dict（orient=“records”）
#以JSON格式返回输出
返回jsonify（输出）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
app.run（debug=True）

输出：

{
"1": [
{
“价值2”：11，
“价值3”：“abc”
}, 
{
“价值2”：22，
“值3”：“定义”
}
], 
"2": [
{
“价值2”：33，
“价值3”：“ghi”
}, 
{
“价值2”：44，
“值3”：“jkl”
}
]
}

为什么要让事情变得复杂？您是否尝试将数据帧直接传递到html？请看这里的一些想法，因为这是一个要求-我是谁判断。我没有试图将它传递到HTML-这段代码是在一个API中，你搞定了！谢谢Gijs！