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DataFrame转化为json的方法教程_dataframe转json

作者：我家小花儿 | 2024-07-20 12:22:53

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dataframe转json

网络上有好多的教程，讲得不太清楚和明白，我用实际的例子说明了一下内容，附档代码，方便理解和使用

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True, date_unit='ms', default_handler=None, lines=False, compression='infer', index=True, indent=None) [source]

将对象转换为JSON字符串。

注意：NaN和None将被转换为null, datetime对象将被转换为UNIX时间戳。

参数：

path_or_buf ：str 或 file handle, 默认为 None

文件路径或对象。如果未指定，则结果以字符串形式返回。

orient ：str

预期的JSON字符串格式的指示。

1) Series:

默认值为‘index’

允许的值为：{'split'，'records'，'index'，'table'}。

2) DataFrame:

默认为‘columns’

允许的值为：

{'split'，'records'，'index'，'columns'，'values'，'table'}。

3) JSON字符串格式:

'split'：类似{'index'-> [index]，

'columns'-> [columns]，'data'-> [values]}的字典

'records'：类似于[{column-> value}，…，{column-> value}]的列表

'index'：类似{index-> {column-> value}}的字典

'columns'：类似{column-> {index-> value}}的字典

'values’：只是值数组

'table'：类似{'schema'：{schema}，'data'：{data}}的字典

描述数据，其中数据成分类似于orient='records'。

在版本0.20.0中更改。

date_format ：{None, ‘epoch’, ‘iso’}

日期转换的类型。'epoch'= epoch milliseconds，

'iso'= ISO8601。默认值取决于orient。

对于 orient='table'，默认值为'iso'。

对于所有其他东方，默认值为‘epoch’.。

double_precision ：int, 默认为10

在对浮点值进行编码时要使用的小数位数。

force_ascii ：bool, 默认为True

强制将字符串编码为ASCII。

date_unit ：str，默认为“ms”（毫秒）

要编码的时间单位，控制时间戳和ISO8601精度。

“s”，“ms”，“us”，“ns”之一分别表示秒，毫秒，微秒和纳秒。

default_handler ：callable, 默认为None

如果对象不能转换为适合JSON的格式，则调用。

应该接收一个参数，该参数是要转换的对象并返回一个可序列化对象。

lines ：bool, 默认为 False

如果'orient'是'records'，则写出行分隔的json格式。

如果不正确的‘orient’将抛出ValueError，因为其他人没有列出。

compression ：{‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}

表示要在输出文件中使用的压缩的字符串，

仅在第一个参数是文件名时使用。默认情况下，

压缩是从文件名推断出来的。

在0.24.0版本中更改:增加了“infer”选项并将其设置为默认

index ：bool, 默认为 True

是否在JSON字符串中包括索引值。

仅当Orient是“split”或“table”时，

才支持不包括index(index=False)。

0.23.0版中的新功能。

indent ：int, 可选

用于缩进每条记录的空白长度。

1.0.0版的新功能。。

返回值：

None 或 str

如果path_or_buf为None，

则将生成的json格式作为字符串返回。

否则返回None。

Notes

indent=0的行为与stdlib不同，stdlib不会缩进输出，但会插入新行。目前，在panda中，indent=0和默认的indent=None是等价的，不过在将来的版本中可能会更改。


df = pd.DataFrame( [["A0001", "张三"], ["A0002", "李四"]], index=["row 1", "row 2"],columns=["工号", "姓名"] )
print('-------------------------------------------')
print(df)
print('index')
print(df.to_json(orient='index',force_ascii=False))
print('columns')
print(df.to_json(orient='columns',force_ascii=False))
print('split')
print(df.to_json(orient='split',force_ascii=False))
print('records')
print(df.to_json(orient='records',force_ascii=False))
mydate={"parts":df.to_json(orient='records',force_ascii=False)}
print(mydate)
print('table')
print(df.to_json(orient='table',force_ascii=False))
print('values')
print(df.to_json(orient='values',force_ascii=False))
print('-------------------------------------------')
#遍历
for index, row in df.iterrows():
    print(index)
    print(row)

输出内容，理解转化在json的内容的逻辑


-------------------------------------------
          工号  姓名
row 1  A0001  张三
row 2  A0002  李四
index
{"row 1":{"工号":"A0001","姓名":"张三"},"row 2":{"工号":"A0002","姓名":"李四"}}
columns
{"工号":{"row 1":"A0001","row 2":"A0002"},"姓名":{"row 1":"张三","row 2":"李四"}}
split
{"columns":["工号","姓名"],"index":["row 1","row 2"],"data":[["A0001","张三"],["A0002","李四"]]}
records
[{"工号":"A0001","姓名":"张三"},{"工号":"A0002","姓名":"李四"}]
{'parts': '[{"工号":"A0001","姓名":"张三"},{"工号":"A0002","姓名":"李四"}]'}
table
{"schema":{"fields":[{"name":"index","type":"string"},{"name":"工号","type":"string"},{"name":"姓名","type":"string"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"1.4.0"},"data":[{"index":"row 1","工号":"A0001","姓名":"张三"},{"index":"row 2","工号":"A0002","姓名":"李四"}]}
values
[["A0001","张三"],["A0002","李四"]]
-------------------------------------------
row 1
工号    A0001
姓名       张三
Name: row 1, dtype: object
row 2
工号    A0002
姓名       李四
Name: row 2, dtype: object

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