从 Pandas DF 数据创建 JSON 样式 API 调用字典

场景：我有一个包含一行数据的数据框。每列代表一年，并具有相关值。我尝试使用此 df 中的数据创建一个 json 样式结构以传递给 API 请求。post。

样本 DF：

+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
|       | 2020  | 2021  | 2022  | 2023  | 2024  |    2025     |    2026     |    2027     |    2028     |    2029     |    2030     |
+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Total | 23648 | 20062 | 20555 | 22037 | 26208 | 28224.88801 | 29975.87934 | 31049.01582 | 32170.68853 | 33190.35298 | 34031.93951 |
+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+

JSON 样式结构示例：

parameters = {
    "first_Id":first_id,
    "version":2,
    "overrideData":[
      {
          "period":2024,          
          "TOTAL":101.64,          
      },
      {
          "period":2025,
          "TOTAL":104.20,
      }
    ]
}

问题：使用 Df 中的数据填充和扩展 JSON 样式对象的最佳方法是什么？我尝试了以下方法，但这只会分隔两行，一行用于总计，一行用于期间，这不会导致配对需求：

        parameters = {}
        parameters['first_Id'] = first_id
        parameters['version'] = 2
        parameters['overrideData'] = {
            }
        parameters['overrideData']['total'] = test_input.iloc[0].tolist()         
        parameters['overrideData']['period'] = list(test_input.columns)

其结果是：

{
  "companyId": 11475,
  "version": 2,
  "overrideData": {
    "TOTAL": [
      23647.999999999996,
      20061.999999999996,
      20555,
      22036.999999999996,
      26207.999999999993,
      28224.88800768,
      29975.879336500002,
      31049.015816740008,
      32170.68852577,
      33190.3529754,
      34031.93951397
    ],
    "period": [
      2020,
      2021,
      2022,
      2023,
      2024,
      2025,
      2026,
      2027,
      2028,
      2029,
      2030
    ]
  }
}