往返于 json 的 Pandas 时间戳答案

【问题标题】：Pandas timestamp to and from json往返于 json 的 Pandas 时间戳
【发布时间】：2019-08-07 21:08:51
【问题描述】：

对象无法序列化为 json，因此需要通过自定义的 JsonEncoder 类进行转换或解析。

pandas Dataframe 有很多方法，比如from_records 来读取 json 数据。然而，当您读取该 json 数据时，它会以 int64 而不是时间戳返回。

在 pandas 中有很多方法可以给猫剥皮。读取和写入 json 时保存数据结构的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

Pandas 不是通用的 json 解码器。它只能（正确地）处理特定格式的 json 文件，并且在处理深度嵌套的 json 文件时被认为是不好的。恕我直言，您当前的问题是不清楚。
@SergeBallesta 问题是，pandas 出于某种原因在将数据与 json 相互转换方面做了一些修改。尝试从 pandas df 写入 json 包含 pd.Timestamp 对象的内容，然后将其读回 df。你会有两个不同的对象

标签： python json pandas numpy

【解决方案1】：

为了它的价值，我将 pandas 数据帧保存到 Postgres 数据库，并且我想保留时区索引。我使用以下代码：

class db_JsonEncodedDataFrameWithTimezone(db.TypeDecorator):
    """Enables JSON storage by encoding and decoding on the fly."""
    impl = db.Text

    def process_bind_param(self, value, dialect):
        if value is not None and isinstance(value, pd.DataFrame):
            timezone = value.index.tz.zone
            df_json = value.to_json(orient="index")
            data = {'timezone': timezone, 'df': df_json, 'index_name': value.index.name}
            value = json.dumps(data)
        return value

    def process_result_value(self, value, dialect):
        if value is not None:
            data = json.loads(value)
            df = pd.read_json(data['df'], orient="index")
            df.index = df.index.tz_localize('UTC')
            df.index = df.index.tz_convert(data['timezone'])
            df.index.name = data['index_name']
            value = df
        return value

    def compare_values(self, x, y):
        from pandas.util.testing import assert_frame_equal
        try:
            assert_frame_equal(x, y, check_names=True, check_like=True)
            return True
        except (AssertionError, ValueError, TypeError):
            return False

【讨论】：

似乎 json 不是序列化时间戳或其他对象的那个。感谢您的选择！

【解决方案2】：

如果我正确理解了您的问题，那么您正在寻找一种保留数据帧数据类型的序列化方式。

问题在于 interchange 格式在内部使用了几种类型：csv 仅使用字符串，json 仅使用字符串和数字。当然，有一些方法可以在读取时提供格式提示（csv 中日期列的日期格式），并且通常很容易在提取后转换回正确的类型，我认为您希望更自然方式。正如 Attack68 所建议的，您可以使用数据库，但例如 SQLite 数据库将被关闭，因为它没有内部日期类型。

恕我直言，一个简单的方法是依赖旧的 pickle 模块。毕竟，数据框是一个包含其他 Python 对象的 Python 对象，所以 pickle 擅长序列化它。唯一要记住的是，在反序列化时，必须先导入 pandas，然后再调用 pickle.load。

但我刚刚测试了一个包含各种数据类型的（小）数据框，pickle 非常适合正确保存和恢复它们。

【讨论】：