如何在pandas中按列对数据框进行分组，并在Json数组中获取所有其他列的数据？

在pandas中，可以使用groupby函数按列对数据框进行分组。然后，可以使用apply函数结合to_dict方法将每个分组转换为字典，并将字典存储在一个列表中。最后，可以将列表转换为JSON数组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import json

# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列'B'进行分组，并获取其他列的数据
grouped = df.groupby('B').apply(lambda x: x[['A', 'C', 'D']].to_dict('records')).reset_index(name='data')

# 将结果转换为JSON数组
result = grouped.to_json(orient='records')

print(result)

输出结果为：

[{"B":"one","data":[{"A":"foo","C":1,"D":10},{"A":"bar","C":6,"D":60},{"A":"foo","C":8,"D":80}]},{"B":"two","data":[{"A":"foo","C":3,"D":30},{"A":"bar","C":4,"D":40},{"A":"foo","C":5,"D":50},{"A":"foo","C":7,"D":70}]}]

在这个例子中，我们按列'B'对数据框进行了分组，并在每个分组中获取了列'A'、'C'和'D'的数据。最后，将结果转换为了JSON数组。

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