Python 为每个唯一列使用嵌套json将csv转换为json

我有一个如下的csv文件：

a   b   c   d   e   f
1   3   6   11  16  21
1   4   7   12  16  21
2   3   8   13  18  23
2   4   9   14  18  23
2   5   10  15  18  23

我想从这个csv生成json，json看起来像

{
 {"a":1,
 "data":[{"b":3,"c":6,"d":11},{"b":4,"c":7,"d":12}],
 "e":16,
 "f":21},
{"a":2,
 "data":[{"b":3,"c":8,"d":13},{"b":4,"c":9,"d":14}, 
 {"b":5,"c":10,"d":15}],
 "e":18,
 "f":23}
}

这里e和f对于每个a是固定的，只有b，c，d在变化。如何使用python执行此操作。

与嵌套字典一起使用，然后通过以下方式转换为json：

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如果要更改json文件中变量b、c和d的名称，例如，数据帧中变量的名称是b、c、d，我想在json文件中将它们更改为b1、c1、d1。如何做到这一点？@user10573224-我认为简单列表的重命名方式是

j=（df.rename（columns={'b'：'b1'，'c'：'c1'，'d'：'d1'））.groupby（['a'，'e'，'f'）['b1'，'c1'，'d1']）。apply（lambda x:x.to_dict（'r'））.reset(index（name='data'）。to(json（orient='records'））/code>@jezreal-如果要将a，e，f也重命名为a1，e1呢，f1与我对b、c和d的处理方法相同？？？@user10573224-使用与上面相同的方法，
j=（df.rename（columns={'b'：'b1'，'c'：'c1'，'d'：'d1'，'a'：'a1'，'e'：'e1'，'f'：'f1'）。groupby（['a1'，'e1'，'f1']）['b1和'c1'，'c1'，'d1']）。应用（lambda x:x.to'u dict（'r'）。重置索引（name='data'）to'json'u'）。
j = (df.groupby(['a','e','f'])['b','c','d']
       .apply(lambda x: x.to_dict('r'))
       .reset_index(name='data')
       .to_json(orient='records')
       )

print (j)

[{
    "a": 1,
    "e": 16,
    "f": 21,
    "data": [{
        "b": 3,
        "c": 6,
        "d": 11
    }, {
        "b": 4,
        "c": 7,
        "d": 12
    }]
}, {
    "a": 2,
    "e": 18,
    "f": 23,
    "data": [{
        "b": 3,
        "c": 8,
        "d": 13
    }, {
        "b": 4,
        "c": 9,
        "d": 14
    }, {
        "b": 5,
        "c": 10,
        "d": 15
    }]
}]