Pandas df到多个嵌套字典/json

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了DataFrame（df）这个数据结构，可以方便地处理和分析结构化数据。将Pandas DataFrame转换为多个嵌套字典或JSON格式可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经安装了Pandas库，并导入它：

import pandas as pd

1. 创建一个示例的DataFrame：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 将DataFrame转换为多个嵌套字典，可以使用to_dict()方法，并指定参数orient='records'：

nested_dict = df.to_dict(orient='records')

这将返回一个列表，每个元素都是一个嵌套字典，其中键是DataFrame的列名，值是对应的数据。

1. 将DataFrame转换为JSON格式，可以使用to_json()方法，并指定参数orient='records'：

json_data = df.to_json(orient='records')

这将返回一个JSON字符串，其中每个元素都是一个嵌套字典，表示DataFrame的一行数据。

Pandas的DataFrame到多个嵌套字典或JSON的转换可以在许多场景中使用，例如将数据导出到其他系统或与API进行数据交互。

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参考链接：

• Pandas官方文档
• 腾讯云数据计算服务（DCS）