Pythonは：

Question

私はだから私は基本的にDBの操作をフェッチん

 Column  |   Type   | Modifiers 
----------------------+------------------------+----------- 
task_info   | character varying(100) | 
timestamp   | date     | 
task_count   | integer    | 

「info_tbl SELECT * FROM」と使用してJSON形式でデータ出力を得るPostgreSQLでテーブルinfo_tblを持つカスタム形式で出力をjson.dumps json.dumps。これらの出力は、単に理解のために、したがってのみ最初に提示している

[ 
    { 
    "task_info": "ABC", 
    "data_to_plot": [["2017-04-30", "993"],["2017-05-28", "624"],["2017-06-21", "811"]] 
    }, 
    { 
    "task_info": "PQR", 
    "data_to_plot": [["2017-05-31","413"],["2017-06-16", "773"],["2017-07-21", "941"],["2017-08-30", "493"]] 
    } 
] 

：

[ 
    { 
    "task_info": "ABC", 
    "timestamp": "2017-04-30", 
    "task_count": 993 
    }, 
    { 
    "task_info": "PQR", 
    "timestamp": "2017-05-31", 
    "task_count": 413 
    } 
] 

私が実際に達成するために望むものながら、このようなものです。しかし、うちは私がこのような何かであるGET、PUT実際の表には1000を超えるレコードがありますが、2つのレコードです。 私はこれをプロットチャートに使用します。

Answer 1

@furasは実際にダンプを再フォーマットするのは実際的ではないと判明しました。したがって、再フォーマットを行うためにパンダを使用しました。私はそれがHighChartsの入力としてデータを準備しようとしている他の人にも役立つだろうと思っていたので、今後、パンダを使って回避策を投稿しています。

import psycopg2 
from psycopg2.extras import RealDictCursor 

con = psycopg2.connect("dbname='yourDBname' user='yourUserName' host='yourAddressOrLocalhost' password='yourPassword'") 
cur = con.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) 

query = "select * from info_tbl" 
cur.execute(query) 

df = pd.DataFrame(cur.fetchall(),index=None) 
df['data_to_plot'] = df.apply(lambda row: [str(row['timestamp']) , row['task_count']], axis = 1) 

result = df.groupby('task_info')['data_to_plot'].apply(list).reset_index().to_json(orient='records') 
#result 
print(json.dumps(json.loads(result),indent=2)) 

出力：

''' 
    [ 
     { 
     "task_info": "ABC", 
     "data_to_plot": [["2017-04-30", "993"],["2017-05-28", "624"],["2017-06-21", "811"]] 
     }, 
     { 
     "task_info": "PQR", 
     "data_to_plot": [["2017-05-31","413"],["2017-06-16", "773"],["2017-07-21", "941"],["2017-08-30", "493"]] 
     } 
    ] 
'''