Форматирование JSON из панд dataframe

Question

Я пытаюсь пристроить JSON файл из моего dataframe, который выглядит примерно так:

{'249' : [ 
      {'candidateId': 751, 
      'votes':7528, 
      'vote_pct':0.132 
      }, 
      {'candidateId': 803, 
      'votes':7771, 
      'vote_pct':0.138 
      }... 
      ], 
'274': [ 
     {'candidateId': 891, 
     .... 

Мой dataframe выглядит следующим образом:

  officeId candidateId votes vote_pct 
0  249   751   7528 0.132198 
1  249   803   7771 0.136465 
2  249   818   7569 0.132918 
3  249   827   9089 0.159610 
4  249   856   2271 0.039881 
5  249   877   7491 0.131548 
6  249   878   8758 0.153798 
7  249   895   6267 0.110054 
8  249   1161   201 0.003530 
9  274   736   4664 0.073833 
10  274   737   6270 0.099256 
11  274   757   4953 0.078407 
12  274   769   5239 0.082935 
13  274   770   7134 0.112933 
14  274   783   7673 0.121466 
15  274   862   6361 0.100697 
16  274   901   7671 0.121434 

Использование функции Я могу перевернуть индекс в dataframe и вернуть его в виде строки JSON для каждого офиса ID, например:

def clean_results(votes): 
    #trying to get a well structured json file 
    return votes.reset_index().to_json(orient='index', double_precision=2) 

res_json = results.groupby(['officeId']).apply(clean_results) 

Но когда я делаю, что я заканчиваю U р с новым dataframe, с объектом JSON для каждого officeID, и JSON использует нумерованный индекс в качестве верхнего уровня, например, так:

{"0":{"index":0.0,"officeId":249.0,"candidateId":751.0,"total_votes":7528.0,"vote_pct":0.13},"1":{"index":1.0,"officeId":249.0,"candidateId":803.0,"total_votes":7771.0,"vote_pct":0.14},"2":... 

Answer 1

Это один подход, может быть что-то чище.

results = {} 
for key, df_gb in df.groupby('officeId'): 
    results[str(key)] = df_gb.to_dict('records') 


import json 
print json.dumps(results, indent=4) 
#### 
{ 
    "274": [ 
     { 
      "votes": 4664.0, 
      "candidateId": 736.0, 
      "vote_pct": 0.07383300000000001, 
      "officeId": 274.0 
     }, 
     { 
      "votes": 6270.0, 
      "candidateId": 737.0, 
      "vote_pct": 0.099255999999999997, 
      "officeId": 274.0 
......