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小编给大家分享一下如何解决Pandas to_json()中文乱码转化为json数组的问题,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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Pandas进行数据处理之后,假如想将其转化为json,会出现一个bug,就是中文文字是以乱码存储的,也就是\uXXXXXX的形式,翻了翻官网文档,查了源码的参数,(多谢网友提醒)需要设置js001 = df1.to_json(force_ascii=False),即可显示中文编码
以下是原文的额外内容,DataFrame 转化为json数组
于是决定自己写一个.首先用demojson的类库尝试了一下,不行,依旧编码问题.之后考虑python 原生的 json 应该有编码转换功能,查了查官网文档,确实可以,不过要比平时多加一个参数
listXY_json = json.dumps(listXY, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) #ensure_ascii:默认值True,如果数据中含有非ASCII的字符,则会类似\uXXXX的显示数据,设置成False后,就能正常显示
既然找到解决乱码的方法,那么想要将pandas中的数据类型存储到json中就只需要先将其转换为python自带的数据类型,再利用 json 类库其转换为json格式并存储就可以了,因为我自己是为了将python处理好的数据转换为json数组,然后利用echarts生成表格,所以我将其封装为了一个类,源码在最后
存储的的json前后对比
df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(u'excel/袁隆平院士报告处理后.xlsx')) js001 = df1.to_json(force_ascii=False) with open('json/testjson.json', 'w') as f: f.write(js001) # "16":6,"17":6,"18":3,"19":4},"content":{"0":"研究调改王玉田院士项目入驻协议,完成签约仪式方案","1":"\u5b #处理后 df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(u'excel/袁隆平院士报告处理后.xlsx')) dfts = DataFrameToJSONArray(df1, 'json/wyt_xyz.json') # 参数(df数据,文件存储路径) dfts.funChangeDataFrameType() # 自动转换DataFrame的列数据类型 dfts.funSaveJSONArrayFile() # 存储JSON格式文件 # [["2016-08-08", "袁隆平院士观摩指导"], ["2016-08-09","修改完善袁隆平院士项目合作协议"],["2016-08-10","完成袁隆平院士合作协议"],["2016-08-31","袁隆平院士项目入驻院士港协议审核完毕"],....]
DataFrameToJSONArray()源码
# - * - coding: utf - 8 -*- # # 作者:田丰(FontTian) # 创建时间:'2017/7/16' # 邮箱:fonttian@Gmaill.com # CSDN:http://blog.csdn.net/fontthrone import sys import pandas as pd import json import re reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class DataFrameToJSONArray(): def __init__(self, dataframe, filepath='DataFrameToJSONArrayFile.json'): self.__DataFrame = dataframe self.__FilePath = filepath def funChangeDataFrameType(self): for i in range(len(self.__DataFrame.columns)): s = re.sub(r'\'>', '', re.sub(r'\d', '', str(type(self.__DataFrame.iloc[:, i][0])))).replace('\'', ' ').replace('.', ' ').split( ' ')[-1] if s == 'Timestamp': self.__DataFrame.iloc[:, i] = self.__DataFrame.iloc[:, i].astype(unicode) else: self.__DataFrame.iloc[:, i] = self.__DataFrame.iloc[:, i].astype(s) return self.__DataFrame def funSaveJSONArrayFile(self): list001 = [] for i in range(len(self.__DataFrame.columns)): list001.append(list(self.__DataFrame.iloc[:, i])) list002 = [] list003 = [] for i in range(len(list001[0])): for j in range(len(self.__DataFrame.columns)): list003.append(list001[j][i]) list002.append(list003) list003 = [] Final_JSON = json.dumps(list002, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) with open(self.__FilePath, 'w') as f: f.write(Final_JSON) return Final_JSON
def init(self, dataframe, filepath='DataFrameToJSONArrayFile.json') dataframe需要传入的数据,filepath,json文件存储路径
funChangeDataFrameType() 自动转换DataFrame数据类型,返回转换后的DataFrame
funSaveJSONArrayFile() 保存文件
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