python - Pandas 基于 key 格式化 csv 数据

Question

我有一个很大的 csv 文件(超过 100 万行)，其中的数据类似于

s, p, o
4931958, type,          CNV
4931958, sample_id,     683665
4931958, primary_Site,  haematopoietic_and_lymphoid_tissue
4931958, site_subtype,  NS  

我的最终结果是将数据格式化为json，类似于

{
    "name": 4931958,
    "type": "CNV",
    "sample_id": "683665",
    "site_subtype":  "NS"
}  

我使用常规 python 循环完成此操作，运行了 4 个小时。我正在研究 python pandas 来帮助解决这个问题。我的问题是 pandas 文档似乎完全基于数学方程。我目前正在阅读 csv 并使用 groupby 按上面的 s 组织我的数据，但是如何将剩余的列合并为我想要的格式。

我最初是创建一个 dicts 的 list

lst = []
for row in df.itertuples():
    lst.append({"name": row[1], row[2]: row[3]})  

然后根据此列表创建一个新的数据框，但我遇到了合并数据框的行的相同问题。

Answer 1

尝试 DataFrame.pivot()。

对成为新索引的“s”进行透视和分组:

 df_pivoted = df.pivot(index='s',columns='p', values='o')

将索引添加为新列:

 df_pivoted['name'] = df_pivoted.index

以“记录”格式输出 JSON:

 df_pivoted.to_json('output.json',orient='records')

JSON 文件应如下所示:

[{"primary_Site":"haematopoietic_and_lymphoid_tissue","sample_id":"683665","site_subtype":"NS","type":"CNV","name":4931958}]