Team1
Team2…
我有一个数据框架,有10行,像这样:
我真的不喜欢iterrows
,但由于您需要每行一个文件,我无法想象如何对操作进行矢量化:
for _, row in df.iterrows():
row['Company'] = 'Company'
row.to_json(row['name'] + '.json')
您可以通过以下方式使用apply
:
df.apply(lambda x: x.to_json(), axis=1)
在to_json
内部传递员工姓名,在x
中可以使用
另一种方法是遍历行,如:
for i in df.index:
df.loc[i].to_json("Employee{}.json".format(i))