Pandas DataFrame to_json() 生成带点符号的索引答案

【问题标题】：Pandas DataFrame to_json() results in index with dot notationPandas DataFrame to_json() 生成带点符号的索引
【发布时间】：2015-05-04 16:10:08
【问题描述】：

我有一个需要转换为 JSON 的 Pandas DataFrame。 to_json() DataFrame 方法产生可接受的格式，但它将我的 DataFrame 索引转换为字符串（例如，0 变为“0.0”）。我需要“0”。

DataFrame 来自 JSON，使用 pd.io.json.read_json() 方法，将索引设置为 float64。

输入 JSON：

{"chemical": {"1": "chem2", "0": "chem1"}, 
"type": {"1": "pesticide", "0": "pesticide"}}

DataFrame（来自read_json()）：

  chemical  type
0 chem1    pesticide
1 chem2    pesticide

生成的 JSON（来自 to_json()）：

{"chemical": {"0.0": "chem1", "1.0": "chem2"},
"type": {"0.0": "pesticide", "1.0": "pesticide"}}

需要 JSON：

{"chemical": {"0": "chem1", "1": "chem2"},
"type": {"0": "pesticide", "1": "pesticide"}}

【问题讨论】：

标签： json python-2.7 pandas

【解决方案1】：

似乎索引的 dtype 是浮点数（检查 df.index.dtype）。您需要将其转换为 int：

df.index = df.index.astype(int)
df.to_json()
=> {"chemical": {"0": "chem1", "1": "chem2"}, "type": {"0": "pesticide", "1": "pesticide"}}

【讨论】：

我的索引是 type == float64，并尝试将其转换为 int 会引发以下问题：TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'> dtype to anything other than float64 or object is not supported
pd.io.json.read_json() 方法将索引设置为 float64，我在 OP 中没有提到。这会导致 to_json() 方法将我的索引表示为浮点数（例如 0 -> "0.0"）。

【解决方案2】：

@shx2 为我指明了正确的方向，但我改变了从 JSON 创建 DataFrame 的方法。

我没有在 JSON 字符串上使用 to_json() 方法，而是在 JSON 上使用 pd.DataFrame.from_dict() 方法作为 Python 字典来创建 DataFrame。这导致df.index.dtype == dtype('O')

我必须在 from_dict() 方法中设置 dtype='float64' 才能为非字符串条目设置正确的 dtype。

pd_obj = pd.DataFrame.from_dict(request.json["inputs"], dtype='float64')

【讨论】：