因此,根据一些反馈,我对代码进行了一些扩展,因为我实际上是在获取一个更大的csv并首先转换它。我试图输出的实际上是与转换相关的代码:
def doThings(infile, outfile):
f = pd.read_csv(infile)
hmCols = {"timestamp": [], "value": []}
for i, row in f.iterrows():
total = row["Playspace_1"] + row["Playspace_2"] + row["Playspace_3"] + row["Playspace_4"]
hmCols["timestamp"].append(row["Timestamp"])
hmCols["value"].append(total)
pd.DataFrame(hmCols).to_json(outfile, orient="records")
doThings("test.csv", "heatmapData.json")
现在输出为:
[{"timestamp":1417982808063,"value":1},{"timestamp":1417982808063,"value":1},{"timestamp":1417982808753,"value":1},{"timestamp":1417982811944,"value":1}...]
我需要的是:
[{"1417982808063":1},{"1417982808063":1},{"1417982808753":1},{"1417982811944":1}...]
任何帮助如何做这一转变将不胜感激
。。。只需使用
csv.reader
我想至少。。。未经测试
这假设
in_file.csv
看起来像(根据您对原问题的评论,我取消了此答案)
如果你真的嫁给了熊猫,我想你可以做一些类似的事情
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