将数据帧输出到 json 数组答案

【问题标题】：output a dataframe to a json array将数据帧输出到 json 数组
【发布时间】：2016-12-05 21:32:55
【问题描述】：

我想知道是否有更有效的方法来执行以下操作。

# transforms datetime into timestamp in seconds
t = df.index.values.astype(np.int64) // 10**6

return jsonify(np.c_[t, df.open, df.high, df.low, df.close, df.volume].tolist())

其中df 是一个数据框，其中包含一个日期索引，并且至少（但不仅是）以下属性：open、high、low、close、volume。然后我将新创建的数组输出为带有烧瓶jsonify 的JSON。上面的代码有效，但对我来说它看起来效率很低，不知道如何使它更好/更有效率。

【问题讨论】：

标签： python json pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

你可以使用to_json()方法：

In [88]: import pandas_datareader.data as web

In [89]: apl = web.get_data_yahoo('AAPL', '2016-07-05', '2016-07-07')

In [90]: apl
Out[90]:
                 Open       High        Low      Close    Volume  Adj Close
Date
2016-07-05  95.389999  95.400002  94.459999  94.989998  27705200  94.989998
2016-07-06  94.599998  95.660004  94.370003  95.529999  30949100  95.529999
2016-07-07  95.699997  96.500000  95.620003  95.940002  25139600  95.940002

我将使用 json.dumps(..., indent=2) 以使其更好/可读：

In [91]: import json

orient='index'

In [98]: print(json.dumps(json.loads(apl.to_json(orient='index')), indent=2))
{
  "1467849600000": {
    "Close": 95.940002,
    "High": 96.5,
    "Open": 95.699997,
    "Adj Close": 95.940002,
    "Volume": 25139600,
    "Low": 95.620003
  },
  "1467676800000": {
    "Close": 94.989998,
    "High": 95.400002,
    "Open": 95.389999,
    "Adj Close": 94.989998,
    "Volume": 27705200,
    "Low": 94.459999
  },
  "1467763200000": {
    "Close": 95.529999,
    "High": 95.660004,
    "Open": 94.599998,
    "Adj Close": 95.529999,
    "Volume": 30949100,
    "Low": 94.370003
  }
}

orient='records'（重置索引以使列 Date 可见）：

In [99]: print(json.dumps(json.loads(apl.reset_index().to_json(orient='records')), indent=2))
[
  {
    "Close": 94.989998,
    "High": 95.400002,
    "Open": 95.389999,
    "Adj Close": 94.989998,
    "Volume": 27705200,
    "Date": 1467676800000,
    "Low": 94.459999
  },
  {
    "Close": 95.529999,
    "High": 95.660004,
    "Open": 94.599998,
    "Adj Close": 95.529999,
    "Volume": 30949100,
    "Date": 1467763200000,
    "Low": 94.370003
  },
  {
    "Close": 95.940002,
    "High": 96.5,
    "Open": 95.699997,
    "Adj Close": 95.940002,
    "Volume": 25139600,
    "Date": 1467849600000,
    "Low": 95.620003
  }
]

您可以使用以下to_json() 参数：

date_format : {‘epoch’, ‘iso’}

日期转换的类型。 epoch = 纪元毫秒，iso` = ISO8601，默认是纪元。

date_unit：字符串，默认为“ms”（毫秒）

编码到的时间单位，控制时间戳和 ISO8601 精度。 's'、'ms'、'us'、'ns' 之一表示秒、毫秒、微秒和纳秒。

方向：字符串

JSON 字符串的格式

split : dict 像 {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}

记录：列表如 [{column -> value}, ... , {column -> value}]

index : dict 像 {index -> {column -> value}}

columns : dict like {column -> {index -> value}} values : 只是值数组

【讨论】：