pandas Seriesを希望のJSON形式に変換するには？

Question

以下のデータを持っていて、集計機能を適用してからgroupbyを適用する必要があります。次のように

私のデータは次のとおりです。data.csv

id,category,sub_category,count 
0,x,sub1,10 
1,x,sub2,20 
2,x,sub2,10 
3,y,sub3,30 
4,y,sub3,5 
5,y,sub4,15 
6,z,sub5,20 

ここ

私は賢いサブカテゴリー別の数を取得しようとしています。その後、結果をJSON形式で保存する必要があります。次のコードはそれを達成するのに役立ちます。 test.py

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('data.csv') 
sub_category_total = df['count'].groupby([df['category'], df['sub_category']]).sum() 
print sub_category_total.reset_index().to_json(orient = "records") 

上記のコードは次の形式を示します。次のように私の目的の形式がある

[{"category":"x","sub_category":"sub1","count":10},{"category":"x","sub_category":"sub2","count":30},{"category":"y","sub_category":"sub3","count":35},{"category":"y","sub_category":"sub4","count":15},{"category":"z","sub_category":"sub5","count":20}] 

しかし、：

{ 
"x":[{ 
    "sub_category":"sub1", 
    "count":10 
    }, 
    { 
    "sub_category":"sub2", 
     "count":30}], 
"y":[{ 
    "sub_category":"sub3", 
    "count":35 
    }, 
    { 
    "sub_category":"sub4", 
    "count":15}], 
"z":[{ 
    "sub_category":"sub5", 
     "count":20}] 
} 

をHow to convert pandas DataFrame result to user defined json format @議論に従うことで、私は、と

g = df.groupby('category')[["sub_category","count"]].apply(lambda x: x.to_dict(orient='records')) 
print g.to_json() 

をtest.pyの最後の2行を置き換えそれは私を与えます次の出力。

{"x":[{"count":10,"sub_category":"sub1"},{"count":20,"sub_category":"sub2"},{"count":10,"sub_category":"sub2"}],"y":[{"count":30,"sub_category":"sub3"},{"count":5,"sub_category":"sub3"},{"count":15,"sub_category":"sub4"}],"z":[{"count":20,"sub_category":"sub5"}]} 

上記の結果は、私の目的の形式に似ていますが、それはを言って、エラーがスローされますよう、私はここの上に任意の集計関数を実行することができませんでした。したがって、データファイルのすべての行を取得することになります。

上記のJSON形式の達成に誰か助けてくれますか？

Answer 1

は、私はあなたがsumとの最初の集計は、パラメータas_index=Falseはgroupbyに追加されたことができると思うので、出力はDataframedf1、その後はother solutionを使用している：

df1 = (df.groupby(['category','sub_category'], as_index=False)['count'].sum()) 
print (df1) 
    category sub_category count 
0  x   sub1  10 
1  x   sub2  30 
2  y   sub3  35 
3  y   sub4  15 
4  z   sub5  20 

g = df1.groupby('category')[["sub_category","count"]] 
     .apply(lambda x: x.to_dict(orient='records')) 

print (g.to_json()) 

{ 
    "x": [{ 
     "sub_category": "sub1", 
     "count": 10 
    }, { 
     "sub_category": "sub2", 
     "count": 30 
    }], 
    "y": [{ 
     "sub_category": "sub3", 
     "count": 35 
    }, { 
     "sub_category": "sub4", 
     "count": 15 
    }], 
    "z": [{ 
     "sub_category": "sub5", 
     "count": 20 
    }] 
}