python的pandas模块将多列数据库表转为树状children结构

最新推荐文章于 2024-09-20 18:10:16 发布

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#数据库 #python #pandas

本文介绍了如何使用Python的pandas库，结合sqlite3数据库，通过groupby函数将数据转换为树状children结构，以便于在echarts中展示层级关系。

一、目标

使用python的pandas模块，利用groupby功能，将多列数据库表转为树状children结构，用于echarts的树状展示。

二、数据库

（一）使用sqlite3的数据库，建表及插入字段语句如下：

DROP TABLE if exists t_层级数据;
-- 创建层级数据表
CREATE TABLE t_层级数据(
    id integer primary key autoincrement,
    name1 text,
    name2 text,
    name3 text,
    name4 text,
    post text
)

INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a','b','c','d1');
INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a','b','c','d');
INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a1','b','c','d1');
INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a1','b1','c1','d1');
INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a','b1','c1','d');
INSERT INTO t_层级数据(name1,name2,name3,name4) values('a','b1','c','d1');

在这里插入图片描述

（二）使用pandas读取文件

import pandas as pd
import sqlite3
file = "层级数据.db"
con = sqlite3.connect(file)
sql_str = "select * from t_层级数据 limit 6"
df = pd.read_sql(sql=sql_str,con=con)

三、使用pandas

（一）python程序

g_1=[]
for g_1_name,g_1_df in df.groupby('name1'):

    g_2=[]
    for g_2_name,g_2_df in g_1_df.groupby('name2'):

        g_3=[]
        for g_3_name,g_3_df in g_2_df.groupby('name3'):
                                     
            g_4 = []                        
            for g_4_name,g_4_df in g_3_df.groupby('name4'):
                print(g_4_df)
                g_4.append({'name':g_4_name,'id':g_4_df['id'].values[0]})                                                               
#             print(g_4)
            
            g_3.append({'name':g_3_name,'children':g_4})
            
#         print(g_3)
        g_2.append({'name':g_2_name,'children':g_3})
#     print(g_2) 

    g_1.append({'name':g_1_name,'children':g_2})

print(g_1)