我有一个包含以下列且没有重复项的 DataFrame：
['region', 'type', 'name', 'value']
可以看作是一个层次结构，如下所示
grouped = df.groupby(['region','type', 'name'])
我想将此层次结构序列化为 JSON 对象。
如果有人感兴趣，这背后的动机是最终将一个可视化组合在一起，例如this one http://bl.ocks.org/mbostock/4063582这需要一个JSON file.
为此，我需要转换grouped分为以下内容：
new_data['children'][i]['name'] = region
new_data['children'][i]['children'][j]['name'] = type
new_data['children'][i]['children'][j]'children'][k]['name'] = name
new_data['children'][i]['children'][j]'children'][k]['size'] = value
...
where region, type, name对应于层次结构的不同级别（索引为i, j and k)
Pandas/Python 有没有一种简单的方法可以做到这一点？
沿着这些思路的一些东西可能会让你到达那里。
from collections import defaultdict
tree = lambda: defaultdict(tree) # a recursive defaultdict
d = tree()
for _, (region, type, name, value) in df.iterrows():
d['children'][region]['name'] = region
...
json.dumps(d)
矢量化解决方案会更好，也许可以利用 groupby 的速度，但我想不出这样的解决方案。
还看一下df.groupby(...).groups，它返回一个字典。
也可以看看这个答案 https://stackoverflow.com/a/19189366/1221924.
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