Pandas 数据帧到 JSONL（JSON 行）转换

Question

我需要将熊猫数据框转换为 JSONL 格式。我找不到一个好的包来做它并尝试自己实现，但它看起来有点丑陋且效率低下。

例如，给定一个熊猫 df：

        label      pattern
  0      DRUG      aspirin
  1      DRUG    trazodone
  2      DRUG   citalopram

我需要转换为格式的txt文件：

{"label":"DRUG","pattern":[{"lower":"aspirin"}]}
{"label":"DRUG","pattern":[{"lower":"trazodone"}]}
{"label":"DRUG","pattern":[{"lower":"citalopram"}]}

我尝试过to_dict('records')，但我缺少[ ]并嵌套了“下”键。

df.to_dict('record')

创建：

[{'label': 'DRUG', 'pattern': 'aspirin'},
 {'label': 'DRUG', 'pattern': 'trazodone'},
 {'label': 'DRUG', 'pattern': 'citalopram'}]

我想过转换“模式”列并包含嵌套的“较低”？

UPD

到目前为止，我成功地将“模式”转换为列表：

df_new = pd.concat((df[['label']], df[['pattern']].apply(lambda x: x.tolist(), axis=1)), axis=1)
df_new.columns = ['label', 'pattern']
df_new.head()

结果：

    label   pattern
0   DRUG    [aspirin]
1   DRUG    [trazodone]
2   DRUG    [citalopram]

进而：

df_new.to_dict(orient='记录')

[{'label': 'DRUG', 'pattern': ['aspirin']},
 {'label': 'DRUG', 'pattern': ['trazodone']},
 {'label': 'DRUG', 'pattern': ['citalopram']}]

更新版本 2

最终，我设法得到了我想要的东西，但以最非 Pythonic 的方式。

df_1 = pd.DataFrame(df[['pattern']].apply(lambda x: {'lower': x[0]}, axis=1))
df_1.columns = ['pattern']

df_fin = pd.concat((df[['label']], df_1[['pattern']].apply(lambda x: x.tolist(), axis=1)), axis=1)
df_fin.columns = ['label', 'pattern']
df_fin.to_json(orient='records')

 '{'label': 'DRUG', 'pattern': [{'lower': 'aspirin'}]}
  {'label': 'DRUG', 'pattern': [{'lower': 'trazodone'}]}
  {'label': 'DRUG', 'pattern': [{'lower': 'citalopram'}]}'

你有机会展示一个巧妙的解决方案吗？

Answer 1

在 Pandas > 版本中0.19.0，DataFrame.to_json有一个参数 ，lines它将写出 JSONL 格式。

鉴于此，您的解决方案的更简洁版本可能如下所示：

import pandas as pd

data = [{'label': 'DRUG', 'pattern': 'aspirin'},
        {'label': 'DRUG', 'pattern': 'trazodone'},
        {'label': 'DRUG', 'pattern': 'citalopram'}]
df = pd.DataFrame(data)

# Wrap pattern column in a dictionary
df["pattern"] = df.pattern.apply(lambda x: {"lower": x})

# Output in JSONL format
print(df.to_json(orient='records', lines=True))

输出：

{"label":"DRUG","pattern":{"lower":"aspirin"}}
{"label":"DRUG","pattern":{"lower":"trazodone"}}
{"label":"DRUG","pattern":{"lower":"citalopram"}}