Pandas 读取 JSON 导致值转换为科学计数法答案

【问题标题】：Pandas read JSON causes values to convert into scientific notationPandas 读取 JSON 导致值转换为科学计数法
【发布时间】：2018-06-13 06:42:12
【问题描述】：

我正在使用一个熊猫数据框，其中一列包含一个 27 位数字。我使用以下方法将 Dataframe 转换为 JSON 数组：

pd.read_json(df, orient='split')

在将 JSON 数组转换回 Dataframe 时，我使用了：

 pd.read_json(df, orient='split')

但是，在转换中，这些值被转换为科学计数法。

Actual: 8.123456e+27
Expected: 8123456342700123300640123456

有没有办法解决这个问题？抱歉只提供 sudo 代码，我正在处理机密信息。

【问题讨论】：

您希望该字段是什么类型（int 或 float）？
科学数字列的 dtype 是什么？
在原始数据框中，值是object，但科学符号数现在是float64。

标签： python json python-3.x pandas scientific-notation

【解决方案1】：

我设法通过在 pd.read_json 中包含一个附加参数来找到解决方法

pd.read_json(df, orient='split', dtype = {"column_name": object})

I used this as reference

感谢大家的帮助！

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%d' % x)

例如，用这个样本数据

df = pd.DataFrame([['8123456342700123300640123456']],
                   index=['row'],
                   columns=['col'])
print(df.dtypes)
dx = df.to_json(orient='split')
dg = pd.read_json(dx, orient='split')
print(dg)
print(dg.dtypes)

输出：（通知float64 for col）

col    object
dtype: object
                             col
row 8123456342700123332831870976
col    float64
dtype: object

要将其改回对象，您可以使用

dg = pd.read_json(dx, orient='split').astype(object)
print(dg)
print(dg.dtypes)

输出：

                             col
row 8123456342700123332831870976
col    object
dtype: object

【讨论】：

不幸的是，这对我不起作用：/我看到 dtype 读取 object，但打印的值仍然是科学计数法。我就这样执行了代码。 >>> pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%d' % x)>>> var = pd.read_json(df, orient='split').astype(object)
Repl.it Code 这是工作代码。你能检查一下熊猫的版本吗？
我找到了解决办法，非常感谢您的帮助！