pandasデータフレームをjsonとして保存

Question

下記のデータフレームをpandasのto_json()を使用してjsonとして保存したところ、希望の形状で保存することができませんでした。

           0          1          2    ...       98         99         100
0    31.522621  50.556458  29.002613  ...  7.133263  41.289580  38.220524
1    31.674500  50.568726  29.002613  ...  7.684104  41.213640  38.296463
2    31.801838  50.581000  29.002613  ...  8.441982  41.213640  38.372402
3    31.916903  50.517330  28.917524  ...  8.696334  41.162243  38.448340
4    31.958351  50.517330  28.917524  ...  9.444448  41.162243  38.362450
..         ...        ...        ...  ...       ...        ...        ...
189        NaN        NaN        NaN  ...       NaN        NaN        NaN
190        NaN        NaN        NaN  ...       NaN        NaN        NaN
191        NaN        NaN        NaN  ...       NaN        NaN        NaN
192        NaN        NaN        NaN  ...       NaN        NaN        NaN
193        NaN        NaN        NaN  ...       NaN        NaN        NaN

現在の形状

{"0":{"0":31.522621,"1":31.6745,"2":31.801838,"3":31.916903,"4":31.958351,"5":32.11023,"6":32.262108,"7":32.338043,"8":32.48992,"9":32.6418,"10":32.79368,"11":33.041405,"12":33.25231,"13":33.401875,"14":33.55375,"15":33.7179,"16":33.88205,"17":33.957985,"18":34.109863,"19":34.26174,"20":34.41362,"21":34.5655,"22":34.692833,"23":34.6852,"24":34.81254,"25":34.98896,"26":35.14084,…}

希望する形状

{'000': [41.4, 41.2, 41.0, 40.9, …], '002': [10.5, 10.5, 10.5, 10.5, …],…} 

配列形式として保存する方法について一切検討が付きません。
ご回答にほどよろしくお願いいたします。

Comments

[ppaul]

41.4　はどこから出てきた数字ですか？

[amiska]

違うデータを誤って貼ってしまいました。
混乱を生んでしまい申し訳ございません。

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
import json

df = pd.DataFrame([
  [31.522621, 50.556458, 29.002613],
  [31.674500, 50.568726, 29.002613],
  [31.801838, 50.581000, 29.002613],
  [31.916903, 50.517330, 28.917524],
  [31.958351, 50.517330, 28.917524],
  [np.nan, np.nan, np.nan]
])

print(df)
#           0          1          2
#0  31.522621  50.556458  29.002613
#1  31.674500  50.568726  29.002613
#2  31.801838  50.581000  29.002613
#3  31.916903  50.517330  28.917524
#4  31.958351  50.517330  28.917524
#5        NaN        NaN        NaN

json_text = json.dumps({
    f'{k:03d}': v for k, v in df.round(1).to_dict(orient='list').items()
  }, indent=2, allow_nan=True)

with open('df.json', 'w') as f:
    f.write(json_text)

# df.json
{
  "000": [
    31.5,
    31.7,
    31.8,
    31.9,
    32.0,
    NaN
  ],
  "001": [
    50.6,
    50.6,
    50.6,
    50.5,
    50.5,
    NaN
  ],
  "002": [
    29.0,
    29.0,
    29.0,
    28.9,
    28.9,
    NaN
  ]
}

Comments

[amiska]

ご回答いただきありがとうございます。
melian様のご回答も目的を達成できるものでしたが、投稿時刻の差でppaul様をベストアンサーとさせていただきました。
1件の質問で2通りのプログラムを拝見することで理解が深まり、非常にありがたかったです。
ありがとうございました。

Answer 2

質問に対する回答がないので、「たぶんこうだったんじゃないかコード」を書いておきます。
参考にしてください。

>>> import json
>>> print(df)
             0          1          2        98         99        100
0    31.522621  50.556458  29.002613  7.133263  41.289580  38.220524
1    31.674500  50.568726  29.002613  7.684104  41.213640  38.296463
2    31.801838  50.581000  29.002613  8.441982  41.213640  38.372402
3    31.916903  50.517330  28.917524  8.696334  41.162243  38.448340
4    31.958351  50.517330  28.917524  9.444448  41.162243  38.362450
189        NaN        NaN        NaN       NaN        NaN        NaN
190        NaN        NaN        NaN       NaN        NaN        NaN
191        NaN        NaN        NaN       NaN        NaN        NaN
192        NaN        NaN        NaN       NaN        NaN        NaN
193        NaN        NaN        NaN       NaN        NaN        NaN
>>> df.columns = [f'{int(c):03}' for c in df.columns]
>>> s = json.dumps({k:list(v.values()) for k, v in df.dropna().to_dict().items()})
>>> print(s)
{"000": [31.522621, 31.6745, 31.801838, 31.916903, 31.958351], "001": [50.556458, 50.568726, 50.581, 50.51733, 50.51733], "002": [29.002613, 29.002613, 29.002613, 28.917524, 28.917524], "098": [7.133263, 7.684104, 8.441982, 8.696334, 9.444448], "099": [41.28958, 41.21364, 41.21364, 41.162243, 41.162243], "100": [38.220524, 38.296463, 38.372402, 38.44834, 38.36245]}

Comments

[amiska]

ご回答いただきありがとうございます。
無事に目的の処理を完了することができました。
非常に助かりました。