在 json 中存储 pandas 数据帧时保持列和行顺序答案

【问题标题】：Keep column and row order when storing pandas dataframe in json在 json 中存储 pandas 数据帧时保持列和行顺序
【发布时间】：2017-09-20 04:57:19
【问题描述】：

当使用 to_json 将数据存储在 json 对象中并使用 read_json 读回时，行和列按字母顺序返回。有没有办法在检索时保持结果有序或重新排序？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

假设您有一个可以阅读的 pandas 数据框

import pandas as pd
df = pd.read_json ('/abc.json')
df.head()

提供以下信息

现在有两种方法可以使用 pandas to_json 保存到 json result.sample(200).to_json('abc_sample.json',orient='split') 这将给出这样一列的顺序

但是，要保留 csv 中的顺序，请使用这个

result.sample(200).to_json('abc_sample_2nd.json',orient='records')

这将给出结果

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想用“orient='records'”创建一个格式并保持列的顺序，试着做一个这样的函数。我不认为这是一个明智的做法，也不推荐，因为它不能保证它的顺序。

def df_to_json(df):
    res_arr = []
    ldf = df.copy()
    ldf=ldf.fillna('')
    lcolumns = [ldf.index.name] + list(ldf.columns)
    for key, value in ldf.iterrows():
        lvalues = [key] + list(value)
        res_arr.append(dict(zip(lcolumns, lvalues)))
    return json.dumps(res_arr)

另外，对于没有排序列的阅读，请参考这个[链接]（Python json.loads changes the order of the object）

祝你好运

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用orient='split'，它将索引和列信息存储在列表中，从而保持顺序：

In [34]: df
Out[34]: 
   A  C  B
5  0  1  2
4  3  4  5
3  6  7  8

In [35]: df.to_json(orient='split')
Out[35]: '{"columns":["A","C","B"],"index":[5,4,3],"data":[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]}'

In [36]: pd.read_json(df.to_json(orient='split'), orient='split')
Out[36]: 
   A  C  B
5  0  1  2
4  3  4  5
3  6  7  8

记得在阅读时也使用orient='split'，否则你会得到

In [37]: pd.read_json(df.to_json(orient='split'))
Out[37]: 
  columns       data  index
0       A  [0, 1, 2]      5
1       C  [3, 4, 5]      4
2       B  [6, 7, 8]      3

【讨论】：

我有一堆日期，它们被转换为纪元时间戳，而原始格式是 YYYY-MM-DD。如何保留订单和日期格式？
@Naveen，你需要在read_json()之后手动设置dtypes，像这样df['date_operation'] = df['date_operation'].astype('datetime64[ms]') . This convert default milliseconds produced by df.to_json()`