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如何使用python在json中转换dataframe中以列名称为键、行数据为值的逐行数据。

使用Python在JSON中转换DataFrame中以列名称为键、行数据为值的逐行数据的方法如下：

首先，导入所需的库，包括pandas和json：

import pandas as pd
import json

创建一个DataFrame对象，假设数据如下：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

定义一个函数，用于将DataFrame的每一行转换为以列名称为键、行数据为值的字典：

def row_to_dict(row):
    return {col: row[col] for col in df.columns}

对DataFrame的每一行应用这个函数，生成一个包含所有行的字典列表：

json_data = [row_to_dict(row) for _, row in df.iterrows()]

将字典列表转换为JSON字符串：

json_str = json.dumps(json_data)

现在，json_str变量中存储了转换后的JSON字符串，其中以列名称为键、行数据为值的逐行数据被包含在其中。

注意：在以上步骤中，并没有提到腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为该步骤与云计算服务无关。如果您有其他关于云计算或其他相关领域的问题，欢迎提问。

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