Início / coding / Perguntas / 79475440
Accepted
Ghost
Asked: 2025-02-28 19:54:07 +0800 CST

JSON orientado a colunas do Polars DF

  • 772

Bom dia,

Estou tentando converter um polars df para um objeto json (em python), mas não consigo encontrar uma maneira de alterar o formato dele entre orientação de linha/coluna. No Pandas, por padrão, ele cria um objeto JSON orientado a colunas, e pode ser alterado facilmente, mas no Polars ele é orientado a linhas e não consigo encontrar uma maneira de alterar isso, já que o write_jsonmétodo não recebe nenhum argumento além do nome do arquivo de destino se você quiser salvá-lo diretamente.

Alguma ideia de como conseguir isso?

Desde já, obrigado!

json

2 respostas

  1. Best Answer

    Para obter uma estrutura JSON orientada a colunas , você precisa transformar o DataFramepara a Dictionaryantes de exportar. Exemplo:

    import polars as pl
import json

df = pl.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
# json_data = df.write_json() # I guess you have tried this

# Convert to column-oriented JSON
# json_data = json.dumps(df.to_dict(as_series=False), indent=4)

# Convert to column-oriented JSON without newlines
json_data = json.dumps(df.to_dict(as_series=False), separators=(',', ':')) 
print(json_data)

    Saída: {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}

    • 1

  2. É possível atingir todas as orientações em Polars também. Só requer um pouco mais de criatividade e json.dumps()em vez de write_jsonsozinho. Eu compilei um mapeamento das diferentes orientações do Pandas para o equivalente Polars abaixo. Usando o mesmo dataframe para cada exemplo.

    import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": [4, 5, 6]
})

    O índice um parece ser um pouco mais complicado do que o necessário. Talvez haja uma maneira melhor de fazer isso?

    Orientação Pandas Polares
    Registros orient="records" df.write_json()
    Colunas orient="columns" json.dumps(df.to_dict(as_series=False))
    Índice orient="index" json.dumps({i: row for i, row in enumerate(df.iter_rows(named=True))})
    Valores orient="values" json.dumps(df.to_numpy().tolist())
    • 1

relate perguntas