当我使用Python Pandas保存到文件时，如何正确地格式化JSON？

当使用Python Pandas保存到文件时，要正确地格式化JSON，可以使用to_json()方法来实现。to_json()方法用于将数据帧（DataFrame）保存为JSON格式，并提供了一些参数用于格式化输出。

具体而言，可以通过设置orient参数来指定JSON的格式化方式。常见的orient取值有以下几种：

1. orient='split'：将数据分为columns和data两部分，columns对应列名，data对应数据值。 示例代码：
2. orient='split'：将数据分为columns和data两部分，columns对应列名，data对应数据值。 示例代码：
3. orient='records'：将数据以列表形式保存，每个记录作为一个字典对象。 示例代码：
4. orient='records'：将数据以列表形式保存，每个记录作为一个字典对象。 示例代码：
5. orient='index'：将数据以字典形式保存，字典的键为索引，值为对应的行数据。 示例代码：
6. orient='index'：将数据以字典形式保存，字典的键为索引，值为对应的行数据。 示例代码：
7. orient='values'：将数据以列表形式保存，每个列表对应一行数据。 示例代码：
8. orient='values'：将数据以列表形式保存，每个列表对应一行数据。 示例代码：

除了orient参数外，还可以使用其他参数来进一步控制JSON的格式化，例如：

• indent：设置缩进空格数，用于美化输出，默认为None。
• date_format：设置日期格式，用于日期数据的格式化输出，默认为None。
• double_precision：设置浮点数精度，默认为10。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保存为JSON文件，使用orient='split'格式化
df.to_json('output.json', orient='split', indent=4)

# 输出保存的JSON文件内容
with open('output.json', 'r') as f:
    print(f.read())

对于以上示例，输出的JSON文件内容如下：

{
    "columns": ["Name", "Age"],
    "data": [["Alice", 25], ["Bob", 30], ["Charlie", 35]],
    "index": [0, 1, 2]
}

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