如何从pandas Dataframe groupby对象中获取一系列json/字典

从pandas Dataframe groupby对象中获取一系列json/字典，可以通过以下步骤实现：

使用groupby()函数对Dataframe进行分组操作，指定一个或多个列作为分组依据。

例如，假设我们有一个名为df的Dataframe，其中包含两列：'category'和'value'，我们想根据'category'列进行分组。可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('category')

对groupby对象应用agg()函数，将每个组的数据转换为json/字典。

使用agg()函数可以将每个组的数据转换为json/字典。我们可以通过传递一个自定义的函数来实现这个转换。该函数可以访问每个组的数据，并将其转换为所需的格式。

例如，假设我们想将每个组的数据转换为json格式，可以定义一个名为to_json的函数，然后将其应用于groupby对象。以下是一个示例代码：

import json

def to_json(group):
    data = {
        'category': group['category'].values[0],
        'values': group['value'].to_list()
    }
    return json.dumps(data)

result = grouped.agg(to_json)

在上述代码中，to_json函数接收一个group对象，然后根据需要提取所需的数据，并将其转换为json格式。最后，将转换后的结果应用于groupby对象，并将结果存储在名为result的新Dataframe中。

可选：将结果存储为字典/JSON文件。

如果需要将结果存储为字典或JSON文件，可以使用json模块将Dataframe转换为字典/JSON，并将其保存到文件中。

以下是一个示例代码：

result_dict = result.to_dict()
with open('result.json', 'w') as f:
    json.dump(result_dict, f)

在上述代码中，使用to_dict()函数将result Dataframe转换为字典，然后使用json.dump()函数将字典保存为result.json文件。

总结：以上是从pandas Dataframe groupby对象中获取一系列json/字典的步骤。首先使用groupby()函数对Dataframe进行分组操作，然后对groupby对象应用agg()函数，通过自定义函数将每个组的数据转换为json/字典。最后，可以选择将结果存储为字典/JSON文件。