您可以通过首先将dataframe转换为字典列表，然后使用json模块将其转换为具有所需结构的JSON格式来实现所需的输出。
下面是一个应该工作的示例代码片段：

import json

# assuming your dataframe is named `df`
data = df.to_dict(orient='records')

# iterate over the records and format the date and rate values
formatted_data = []
for record in data:
    formatted_data.append({"Date": record["0"].split()[0], "Rate": float(record["0"].split()[1])})

# convert the formatted data to JSON
json_data = json.dumps(formatted_data)

# print the resulting JSON string
print(json_data)

这段代码首先使用to_dict方法将dataframe转换为字典列表，其中orient参数设置为'records'。然后它迭代列表中的每个记录，并通过创建一个带有“Date”和“Rate”键的新字典来格式化日期和速率值。最后，它使用json.dumps方法将格式化的数据转换为JSON字符串。
这种方法即使在处理大型 Dataframe 时也会表现良好，因为它避免了使用缓慢的循环，并利用内置的json模块实现高效的序列化。

在解析API响应时进行转换。这允许您利用pandas提供的任何矢量化。

import io
import pandas as pd
data = '''0

2023-04-17 4.82

2023-04-18 4.82

2023-04-19 4.82

2023-04-20 4.82

2023-04-21 4.81'''
df = pd.read_csv(
    io.StringIO(data),
    sep=' ',
    names=['Date', 'Rate'],
    dtype={'Date': str, 'Rate': float},
    skiprows=[0]
)
df.to_json(orient='records')

'[{"Date":"2023-04-17","Rate":4.82},{"Date":"2023-04-18","Rate":4.82},{"Date":"2023-04-19","Rate":4.82},{"Date":"2023-04-20","Rate":4.82},{"Date":"2023-04-21","Rate":4.81}]'

pd.read_csv()的参数解释：

1. io.StringIO(data)：来自API响应的数据，应该很明显
2. sep=' '：电池之间的分隔线，应明显
3. names=['Date', 'Rate']：列标题
4. dtype={'Date': str, 'Rate': float}：将每列的值转换为的类型
5. skiprows=[0]：省略哪些行，这将省略第一行，因为它只是一个0，我们不希望它出现在结果中
   默认情况下跳过空行。