Python 使用Pandas将csv数据分组到json中

我以前从未使用过Pandas，我正在尝试从csv数据到json的非常简单的转换

我的csv数据的格式如下：

Category | Type | Parameter Name | Parameter Value
---------|------|----------------|----------------
Windows  | W1   | Width          | 900
Windows  | W1   | Height         | 900
Windows  | W2   | Width          | 1200
Windows  | W2   | Height         | 500
Doors    | D1   | Width          | 900
Doors    | D1   | Height         | 2100
Doors    | D2   | Width          | 820
Doors    | D2   | Height         | 2100

我想制作这样的东西：

{
    "Windows": {
        "W1": {
            "Height": 900, 
            "Width": 900
         }, 
         "W2": {
             "Height": 500, 
             "Width": 1200
         },
     },
     "Doors: {
        "D1": {
            "Height": 2100, 
            "Width": 900
         }, 
         "D2": {
             "Height": 2100, 
             "Width": 500
         }, 
     }, 
}

---

有人能帮忙吗？

没有时间做更多的事情。希望这有帮助

s = df.set_index(df.columns[:-1].tolist())[df.columns[-1]]

def redict(s):
    if s.index.nlevels == 1:
        return s.to_dict()
    else:
        return {k: redict(g.xs(k)) for k, g in s.groupby(level=0)}

redict(s)

{'Doors': {'D1': {'Height': 2100, 'Width': 900},
  'D2': {'Height': 2100, 'Width': 820}},
 'Windows': {'W1': {'Height': 900, 'Width': 900},
  'W2': {'Height': 500, 'Width': 1200}}}

---

稍微修改一下，我们就得到了

json

s = df.set_index(df.columns[:-1].tolist())[df.columns[-1]]

def redict(s):
    if s.index.nlevels == 1:
        return s.astype(str).to_dict()
    else:
        return {k: redict(g.xs(k)) for k, g in s.groupby(level=0)}

json.dumps(redict(s))

'{"Doors": {"D1": {"Width": "900", "Height": "2100"}, "D2": {"Width": "820", "Height": "2100"}}, "Windows": {"W1": {"Width": "900", "Height": "900"}, "W2": {"Width": "1200", "Height": "500"}}}'

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没有时间做更多。希望这有帮助

s = df.set_index(df.columns[:-1].tolist())[df.columns[-1]]

def redict(s):
    if s.index.nlevels == 1:
        return s.to_dict()
    else:
        return {k: redict(g.xs(k)) for k, g in s.groupby(level=0)}

redict(s)

{'Doors': {'D1': {'Height': 2100, 'Width': 900},
  'D2': {'Height': 2100, 'Width': 820}},
 'Windows': {'W1': {'Height': 900, 'Width': 900},
  'W2': {'Height': 500, 'Width': 1200}}}

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稍微修改一下，我们就得到了

json

s = df.set_index(df.columns[:-1].tolist())[df.columns[-1]]

def redict(s):
    if s.index.nlevels == 1:
        return s.astype(str).to_dict()
    else:
        return {k: redict(g.xs(k)) for k, g in s.groupby(level=0)}

json.dumps(redict(s))

'{"Doors": {"D1": {"Width": "900", "Height": "2100"}, "D2": {"Width": "820", "Height": "2100"}}, "Windows": {"W1": {"Width": "900", "Height": "900"}, "W2": {"Width": "1200", "Height": "500"}}}'

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Pandas DataFrame的函数为read_csv（）和to_json（）。是的，我可以将csv转换为DataFrame，但不确定如何将其分组为嵌套格式Pandas DataFrame的函数为read_csv（）和to_json（）。是的，我可以将csv转换为DataFrame，但不确定如何将其分组为嵌套格式