私の最初のデータフレームdf_gammaskは次のようになります。
distance breakEvenDistance min max
0 2.1178 2.0934 NaN 0.000955
1 2.0309 2.1473 0.000955 0.001041
2 1.9801 1.7794 0.001041 0.001124
3 1.9282 2.1473 0.001124 0.001199
4 1.8518 1.5885 0.001199 0.001259
5 1.8518 1.5151 0.001259 0.001319
そして私の2番目df_gammabid：
distance breakEvenDistance min max
0 1.9999 1.9329 NaN 0.001034
1 1.9251 2.0670 0.001034 0.001118
2 1.8802 1.6758 0.001118 0.001193
3 1.8802 1.5956 0.001193 0.001252
4 1.7542 1.5181 0.001252 0.001317
5 1.7542 1.4541 0.001317 0.001374
私が必要とするのは、そのようなjsonファイルを用意することです。
{
"buy": [
{
"distance": 0.6278,
"breakEvenDistance": 0.6261,
"max": 0.0031920626236615754
},
{
"distance": 0.6224,
"breakEvenDistance": 0.6199,
"min": 0.0031920626236615754,
"max": 0.003223405873670448
},
{
"distance": 0.6202,
"breakEvenDistance": 0.6142,
"min": 0.003223405873670448,
"max": 0.003253791039488344
},
{
"distance": 0.6174,
"breakEvenDistance": 0.6081,
"min": 0.003253791039488344,
"max": 0.003285709011703031}],
"sell": [
{
"distance": 0.8012,
"breakEvenDistance": 0.8005,
"max": 0.0024962095663052064
},
{
"distance": 0.7996,
"breakEvenDistance": 0.7939,
"min": 0.0024962095663052064,
"max": 0.002516799325547373
},
{
"distance": 0.794,
"breakEvenDistance": 0.7877,
"min": 0.002516799325547373,
"max": 0.0025370182220432014
},
{
"distance": 0.7927,
"breakEvenDistance": 0.7807,
"min": 0.0025370182220432014,
"max": 0.0025605480833123294
}]
関数pd.DataFrame.to_jsonがあることは知っていますが、1つのデータフレームで機能します。2つのデータフレームで上記の形式でそれを行う方法についての手がかりはありますか？それらをマージする必要がありますか？buy側面はあるdf_gammaskとsell側面ですdg_gammabid！ありがとう
DataFrame.to_dictネストされた辞書内包表記で使用して、欠落している値を削除してから、作成dictionaryして次のように変換しjsonます。
import json
L1 = [{k: v for k, v in x.items() if pd.notnull(v)} for x in df_gammask.to_dict('r')]
L2 = [{k: v for k, v in x.items() if pd.notnull(v)} for x in df_gammabid.to_dict('r')]
with open('file.json', 'w') as file:
json.dump({ "buy": L1, "sell": L2}, file)
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