पांडस शून्य मान हटाते हैं जब to_json

Question

मेरे पास वास्तव में एक पांडा डेटाफ्रेम है और मैं इसे जेसन प्रारूप में सहेजना चाहता हूं। पांडा के डॉक्स यह कहते हैं:

नोट NaN की, नेट की और कोई भी शून्य पर और datetime वस्तुओं परिवर्तित DATE_FORMAT पर आधारित होगा और परिवर्तित किया जाएगा date_unit मापदंडों

तब ओरिएंट विकल्प records का उपयोग कर मैं इस

[{"A":1,"B":4,"C":7},{"A":null,"B":5,"C":null},{"A":3,"B":null,"C":null}] 

की तरह कुछ करने के बजाय इस के लिए क्या यह संभव है है:

[{"A":1,"B":4,"C":7},{"B":5},{"A":3}]' 

आप

Answer 1

धन्यवाद निम्नलिखित आप क्या चाहते हैं के करीब हो जाता है, अनिवार्य रूप हम गैर NaN मानों की सूची बनाने और उसके बाद इस पर to_json फोन:

In [136]: 
df.apply(lambda x: [x.dropna()], axis=1).to_json() 

Out[136]: 
'{"0":[{"a":1.0,"b":4.0,"c":7.0}],"1":[{"b":5.0}],"2":[{"a":3.0}]}' 

एक सूची पैदा कर रही है यहां जरूरी है अन्यथा यह परिणाम को आपके मूल डीएफ आकार के साथ संरेखित करने का प्रयास करेगा और यह NaN मानों को पुन: पेश करेगा जो आप टालना चाहते हैं:

In [138]: 
df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna()), axis=1).to_json() 

Out[138]: 
'{"a":{"0":1.0,"1":null,"2":3.0},"b":{"0":4.0,"1":5.0,"2":null},"c":{"0":7.0,"1":null,"2":null}}' 

भी dropna के परिणाम पर list बुला आकार के साथ परिणाम का प्रसारण किया जाएगा भरने की तरह,:

In [137]: 
df.apply(lambda x: list(x.dropna()), axis=1).to_json() 

Out[137]: 
'{"a":{"0":1.0,"1":5.0,"2":3.0},"b":{"0":4.0,"1":5.0,"2":3.0},"c":{"0":7.0,"1":5.0,"2":3.0}}' 

Answer 2

मैं एक ही समस्या हो गया और मेरी समाधान का उपयोग json बजाय मॉड्यूल pd.DataFrame है। to_json()

मेरे समाधान है

1. ड्रॉप NaN मूल्य जब बातचीत टिंग DataFrame dict, और फिर
2. परिवर्तित dict json.dumps का उपयोग कर JSON करने के लिए()

यहाँ कोड है:

import pandas as pd 
import json 
from pandas import compat 

def to_dict_dropna(df): 
    return {int(k): v.dropna().astype(int).to_dict() for k, v in compat.iteritems(df)} 

json.dumps(to_dict_dropna(df)) 

Answer 3

समाधान ऊपर वास्तव में परिणाम में उत्पादन नहीं करता है ' रिकॉर्ड 'प्रारूप। यह समाधान जेसन पैकेज का भी उपयोग करता है, लेकिन मूल प्रश्न में वास्तव में परिणाम के लिए पूछताछ करता है।

import pandas as pd 
import json 

json.dumps([row.dropna().to_dict() for index,row in df.iterrows()]) 

साथ ही, आपको सूचकांक शामिल करना चाहते हैं (और आप अजगर पर हैं 3.5+) आप कर सकते हैं यदि:

json.dumps([{'index':index, **row.dropna().to_dict()} for index,row in df.iterrows()])