熊猫读取 json 不适用于 MultiIndex

Question

我正在尝试通过pd.read_json 读取通过df.to_json() 创建的数据框，但我得到的是ValueError。我认为这可能与索引是 MultiIndex 的事实有关，但我不确定如何处理。

55k 行的原始数据框称为psi，我通过以下方式创建了test.json：

psi.head().to_json('test.json')

Here是print psi.head().to_string()的输出，如果你想使用的话。

当我对这一小组数据（5 行）执行此操作时，我得到一个 ValueError。

! wget --no-check-certificate https://gist.githubusercontent.com/olgabot/9897953/raw/c270d8cf1b736676783cc1372b4f8106810a14c5/test.json
import pandas as pd
pd.read_json('test.json')

这是完整的堆栈：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-1de2f0e65268> in <module>()
      1 get_ipython().system(u' wget https://gist.githubusercontent.com/olgabot/9897953/raw/c270d8cf1b736676783cc1372b4f8106810a14c5/test.json'>)
      2 import pandas as pd
----> 3 pd.read_json('test.json')

/home/obot/virtualenvs/envy/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in read_json(path_or_buf, orient, typ, dtype, convert_axes, convert_dates, keep_default_dates, numpy, precise_float, date_unit)
    196         obj = FrameParser(json, orient, dtype, convert_axes, convert_dates,
    197                           keep_default_dates, numpy, precise_float,
--> 198                           date_unit).parse()
    199 
    200     if typ == 'series' or obj is None:

/home/obot/virtualenvs/envy/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in parse(self)
    264 
    265         else:
--> 266             self._parse_no_numpy()
    267 
    268         if self.obj is None:

/home/obot/virtualenvs/envy/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in _parse_no_numpy(self)
    481         if orient == "columns":
    482             self.obj = DataFrame(
--> 483                 loads(json, precise_float=self.precise_float), dtype=None)
    484         elif orient == "split":
    485             decoded = dict((str(k), v)

ValueError: No ':' found when decoding object value

> /home/obot/virtualenvs/envy/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.py(483)_parse_no_numpy()
    482             self.obj = DataFrame(
--> 483                 loads(json, precise_float=self.precise_float), dtype=None)
    484         elif orient == "split":

但是当我在整个数据帧（55k 行）上执行此操作时，我得到一个invalid pointer error 并且 IPython 内核死了。有什么想法吗？

编辑：首先添加了 json 的生成方式。

Answer 1

这不是 ATM 实现的，请在此处查看问题：https://github.com/pydata/pandas/issues/4889。

您可以简单地先重置索引，例如

df.reset_index().to_json(...)

它会起作用的。

Answer 2

或者你可以用 orient = 'table' 写 json

df.to_json(path_or_buf='test.json', orient='table')

读取多索引json

pd.read_json('test.json', orient='table')

Answer 3

如果要返回 MultiIndex 结构：

 # save MultiIndex indexes names 
 indexes_names = df.index.names

 df.reset_index().to_json('dump.json')

 # return back MultiIndex structure:
 loaded_df = pd.read_json('dump.json').set_index(indexes_names)

Answer 4

这是我对多索引熊猫数据帧进行编码/解码的简单脏修复，它似乎也适用于索引/列中的日期时间...未优化！

这里是 json 的编码器 - 我将数据帧、索引和列编码到 dict 中以创建 json

import json
import pandas as pd

def to_json_multiindex(df):
    dfi = df.index.to_frame()
    dfc = df.columns.to_frame()

    d = dict(
        df = df.to_json(),
        di = dfi.to_json(),
        dc = dfc.to_json()   
    )

    return json.dumps(d)

同时这里是读取 json 字典并重新创建数据帧的解码器

def read_json_multiindex(j):
    d = json.loads(j)

    di=pd.read_json(d['di'])
    if di.shape[1]>1:
        di = pd.MultiIndex.from_frame(di)
    else:
        _name = di.columns[0]
        di = di.index
        di.name = _name
        
        
    dc=pd.read_json(d['dc'])
    if dc.shape[1]>1:
        dc = pd.MultiIndex.from_frame(dc)
    else:
        _name = dc.columns[0]
        dc = dc.index
        dc.name = _name        
    
    df = pd.read_json(d['df']).values
    
    return pd.DataFrame(
        data=df,
        index=di,
        columns=dc,
    )

这是对多索引列和索引的测试...似乎保留了数据框。几个问题 1) 可能效率低下，2) 似乎确实适用于多索引中的数据时间（但在它不是多索引时有效）

    df = pd.DataFrame(
        data = [[0,1,2],[2,3,4],[5,6,7]],
        index = pd.MultiIndex.from_tuples(
           (('aa','bb'),('aa','cc'),('bb','cc')
        ),
        names=['AA','BB']),
        columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
           (('XX','YY'),('XX','ZZ'),('YY','ZZ')
        ),
        names=['YY','ZZ'])
    )
    
    j = to_json_multiindex(df)
    d = read_json_multiindex(j)