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Simon
Asked: 2025-03-05 23:46:06 +0800 CST

如何使用 Python 中的 Polars 为 JSON 输出添加新级别？

  • 772

我正在使用 Polars 处理 DataFrame，以便可以将其保存为 JSON。我知道我可以使用该方法.write_json()，但是我想向 JSON 添加一个新级别。

我目前的做法是：

import polars as pl


df = pl.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3, 4, 5],
    "variable1": [15, 25, 5, 10, 20],
    "variable2": [40, 30, 50, 10, 20],
}) 
(
    df.write_json()
)

电流输出：

'[{"id":1,"variable1":15,"variable2":40},{"id":2,"variable1":25,"variable2":30},{"id":3,"variable1":5,"variable2":50},{"id":4,"variable1":10,"variable2":10},{"id":5,"variable1":20,"variable2":20}]'

但是我想以这种方式保存它，使用“Befs”键，因此每个“Befs”都包含 DataFrame 的每个记录。

期望输出：

{
    "Befs": [
        {
            "ID ": 1,
            "variable1": 15,
            "variable2": 40
        },
        {
            "ID ": 2,
            "variable1": 25,
            "variable2": 30
        }

    ]
}

我曾尝试使用.pl.struct()，但我的尝试毫无意义：

(
    df
    .select(
        pl.struct(
            pl.lit("Bef").alias("Bef"),
            pl.col("id"),
            pl.col("variable1"),
            pl.col("variable2")
        )
    )
    .write_json()
)
python

1 个回答

  1. Best Answer

    该write_json()函数总是以行格式返回数据，其中根元素是一个列表，每行包含一个映射column_name -> row_value

    您可以使用一种 hacky 解决方法write_ndjson()，因为它的根元素是一个字典（对于每一行），但为了匹配所需的输出，您必须将所有内容分解为一行并将其包裹在一个结构体周围。

    df.select(Bef=pl.struct(pl.all()).implode()).write_ndjson())
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