熊貓to_json更改數據類型

我注意到了這種行爲，不知道它是一個錯誤。創建一個數據幀具有2個整數列和1個浮柱熊貓to_json更改數據類型

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([[1,2,0.2],[3,2,0.1]]) 
df.info() 


<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 2 entries, 0 to 1 
Data columns (total 3 columns): 
0 2 non-null int64 
1 2 non-null int64 
2 2 non-null float64 
dtypes: float64(1), int64(2)

如果我輸出到JSON，所述D型信息丟失：

df.to_json(orient= 'records') 

'[{"0":1.0,"1":2.0,"2":0.2},{"0":3.0,"1":2.0,"2":0.1}]'

所有數據被轉換爲浮動。例如，如果一列包含ns時間戳，這是個問題，因爲它們被轉換爲指數表示法，並且亞秒信息丟失。

我也在這裏提出的問題：https://github.com/pydata/pandas/issues/7583

我所期待的結果是：

'[{"0":1,"1":2,"2":0.2},{"0":3,"1":2,"2":0.1}]'

來源

2014-06-27 Fra

這個問題似乎是脫離主題，因爲它是一個錯誤報告（所以應該，並且在github上提交）。 –

我想問題是，我如何輸出具有我期待的格式的json？ – Fra

一種方法是查看與對象D型數據框列：

In [11]: df1 = df.astype(object) 

In [12]: df1.to_json() 
Out[12]: '{"0":{"0":1,"1":3},"1":{"0":2,"1":2},"2":{"0":0.2,"1":0.1}}' 

In [13]: df1.to_json(orient='records') 
Out[13]: '[{"0":1,"1":2,"2":0.2},{"0":3,"1":2,"2":0.1}]'

來源

2014-06-27 03:58:48

是的，這很有效，雖然它似乎使速度慢了6倍。 – Fra

熊貓to_json更改數據類型

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