Pandas to

2024-07-13 16:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

问题出现与解决

Pandas进行数据处理之后,假如想将其转化为json,会出现一个bug,就是中文文字是以乱码存储的,也就是\uXXXXXX的形式,首先要解决的就是中文乱码的问题：翻了翻官网文档,查了源码的参数,(多谢网友提醒)需要设置js001 = df1.to_json(force_ascii=False),即可显示中文编码

这里写图片描述

然后需要解决的是df转json数组，这个必须得自己写。

DataFrame 转化为json数组

首先用demojson的类库尝试了一下,不行,依旧编码问题（当时还没查到参数force_ascii，于是决定使用原生代码完全自己写，这样就可以在数据类型转换的同时，顺便解决乱码的问题）.之后考虑python 原生的 json 应该有编码转换功能,查了查官网文档,确实可以,不过要比平时多加一个参数

listXY_json = json.dumps(listXY, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) #ensure_ascii：默认值True，如果数据中含有非ASCII的字符，则会类似\uXXXX的显示数据，设置成False后，就能正常显示

既然找到解决乱码的方法,那么想要将pandas中的数据类型存储到json中就只需要先将其转换为python自带的数据类型,再利用 json 类库其转换为json格式并存储就可以了,因为我自己是为了将python处理好的数据转换为json数组,然后利用echarts生成表格,所以我将其封装为了一个类,源码在最后

存储的的json前后对比 df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(u'excel/袁隆平院士报告处理后.xlsx')) js001 = df1.to_json(force_ascii=False) with open('json/testjson.json', 'w') as f: f.write(js001) # "16":6,"17":6,"18":3,"19":4},"content":{"0":"研究调改王玉田院士项目入驻协议，完成签约仪式方案","1":"\u5b #处理后 df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(u'excel/袁隆平院士报告处理后.xlsx')) dfts = DataFrameToJSONArray(df1, 'json/wyt_xyz.json') # 参数(df数据,文件存储路径) dfts.funChangeDataFrameType() # 自动转换DataFrame的列数据类型 dfts.funSaveJSONArrayFile() # 存储JSON格式文件 # [["2016-08-08", "袁隆平院士观摩指导"], ["2016-08-09","修改完善袁隆平院士项目合作协议"],["2016-08-10","完成袁隆平院士合作协议"],["2016-08-31","袁隆平院士项目入驻院士港协议审核完毕"],....] DataFrameToJSONArray()源码 # - * - coding: utf - 8 -*- # # 作者：田丰(FontTian) # 创建时间:'2017/7/16' # 邮箱：[email protected] # CSDN：http://blog.csdn.net/fontthrone import sys import pandas as pd import json import re reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class DataFrameToJSONArray(): def __init__(self, dataframe, filepath='DataFrameToJSONArrayFile.json'): self.__DataFrame = dataframe self.__FilePath = filepath def funChangeDataFrameType(self): for i in range(len(self.__DataFrame.columns)): s = re.sub(r'\'>', '', re.sub(r'\d', '', str(type(self.__DataFrame.iloc[:, i][0])))).replace('\'', ' ').replace('.', ' ').split( ' ')[-1] if s == 'Timestamp': self.__DataFrame.iloc[:, i] = self.__DataFrame.iloc[:, i].astype(unicode) else: self.__DataFrame.iloc[:, i] = self.__DataFrame.iloc[:, i].astype(s) return self.__DataFrame def funSaveJSONArrayFile(self): list001 = [] for i in range(len(self.__DataFrame.columns)): list001.append(list(self.__DataFrame.iloc[:, i])) list002 = [] list003 = [] for i in range(len(list001[0])): for j in range(len(self.__DataFrame.columns)): list003.append(list001[j][i]) list002.append(list003) list003 = [] Final_JSON = json.dumps(list002, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) with open(self.__FilePath, 'w') as f: f.write(Final_JSON) return Final_JSON def init(self, dataframe, filepath=‘DataFrameToJSONArrayFile.json’) dataframe需要传入的数据,filepath,json文件存储路径funChangeDataFrameType() 自动转换DataFrame数据类型,返回转换后的DataFramefunSaveJSONArrayFile() 保存文件

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