双引号中的pandas to_json输出，以馈送到Elasticsearch

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、转换和分析。to_json是pandas库中的一个函数，用于将数据转换为JSON格式。

pandas to_json函数的语法如下：

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True, date_unit='ms', default_handler=None, lines=False, compression='infer', index=True, indent=None)

参数说明：

• path_or_buf：指定输出的文件路径或文件对象。如果不指定，则返回JSON字符串。
• orient：指定JSON的格式，默认为'columns'，表示按列输出。其他可选值包括'index'（按行输出）和'records'（按记录输出）。
• date_format：指定日期格式。
• double_precision：指定浮点数的精度。
• force_ascii：是否强制将非ASCII字符转换为ASCII字符。
• date_unit：指定日期单位，默认为'ms'，表示毫秒。
• default_handler：指定自定义的JSON编码处理器。
• lines：是否将每行数据输出为单独的JSON对象。
• compression：指定输出文件的压缩格式。
• index：是否包含索引。

使用pandas的to_json函数可以将DataFrame或Series对象转换为JSON格式的数据，并可以选择将其保存到文件或直接返回JSON字符串。

在将数据馈送到Elasticsearch时，可以使用pandas的to_json函数将数据转换为JSON格式，然后使用Elasticsearch的API将JSON数据导入到Elasticsearch中进行索引和搜索。

腾讯云提供了云原生数据库TencentDB for Elasticsearch，它是基于开源的Elasticsearch构建的一种高可用、高性能、弹性伸缩的云数据库服务。您可以使用TencentDB for Elasticsearch来存储和查询大量的结构化和非结构化数据。

更多关于TencentDB for Elasticsearch的信息和产品介绍，请访问腾讯云官方网站： TencentDB for Elasticsearch

注意：本回答仅提供了腾讯云的相关产品作为示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据实际需求选择合适的云计算平台和产品。