[英]Record Array to json.dumps
我需要从Pandas DataFrame生成一个json,但是使用df.to_json会显示分段错误,因此我想找到另一种创建json的方法,而我唯一得到的就是从该dataframe创建一个记录数组。
现在,我需要使用文件名创建json.dumps。 像这样
{ "id":123, "name":"myname"}
这是我设法创建的代码,这是我的文件( http://pastebin.com/iYewEfTg ):
import pandas as pd
import json
columns = [u'SalesOrderID', u'OrderDate', u'DueDate', u'ShipDate', u'SalesOrderNumber', u'Title', u'FirstName', u'MiddleName', u'LastName', u'Suffix', u'PhoneNumber', u'PhoneNumberType', u'EmailAddress', u'EmailPromotion', u'AddressType', u'AddressLine1', u'AddressLine2', u'City', u'StateProvinceName', u'PostalCode', u'CountryRegionName', u'SubTotal', u'TaxAmt', u'Freight', u'TotalDue', u'UnitPrice', u'ProductName', u'ProductSubcategory', u'ProductCategory']
data = pd.read_csv('../Uploads/TxtDataSimplified.txt', header=0, names=columns, sep='\t')
data2 = data.to_records(index=0)
arrayJSON = []
for r in data2:
for c in columns:
d=[]
d[c] = r.__getattribute__(c)
arrayJSON.append(d)
我需要这样的JSON:
[
{
'City':'Sooke',
'FirstName':'Devin',
'Title':nan,
'LastName':'Phillips',
'SubTotal':'189,97',
'OrderDate':'2014-06-30 00:00:00.000',
'AddressType':'Home',
'PhoneNumberType':'Home',
'TaxAmt':'15,1976',
'AddressLine2':nan,
'AddressLine1':'2742 Cincerto Circle',
'DueDate':'2014-07-12 00:00:00.000',
'TotalDue':'209,9169',
'ShipDate':'2014-07-07 00:00:00.000',
'StateProvinceName':'British Columbia',
'MiddleName':nan,
'ProductCategory':'Accessories',
'PhoneNumber':'425-555-0163',
'CountryRegionName':'Canada',
'PostalCode':'V0',
'SalesOrderNumber':'SO75123',
'Suffix':nan,
'ProductName':'All-Purpose Bike Stand',
'SalesOrderID':75123,
'EmailAddress':'devin38@adventure-works.com',
'EmailPromotion':0,
'Freight':'4,7493',
'UnitPrice':'159',
'ProductSubcategory':'Bike Stands'
},
{
'City':'Sooke',
'FirstName':'Devin',
'Title':nan,
'LastName':'Phillips',
'SubTotal':'189,97',
'OrderDate':'2014-06-30 00:00:00.000',
'AddressType':'Home',
'PhoneNumberType':'Home',
'TaxAmt':'15,1976',
'AddressLine2':nan,
'AddressLine1':'2742 Cincerto Circle',
'DueDate':'2014-07-12 00:00:00.000',
'TotalDue':'209,9169',
'ShipDate':'2014-07-07 00:00:00.000',
'StateProvinceName':'British Columbia',
'MiddleName':nan,
'ProductCategory':'Clothing',
'PhoneNumber':'425-555-0163',
'CountryRegionName':'Canada',
'PostalCode':'V0',
'SalesOrderNumber':'SO75123',
'Suffix':nan,
'ProductName':'AWC Logo Cap',
'SalesOrderID':75123,
'EmailAddress':'devin38@adventure-works.com',
'EmailPromotion':0,
'Freight':'4,7493',
'UnitPrice':'8,99',
'ProductSubcategory':'Caps'
}
]
我得到的错误是:
Traceback (most recent call last):
File "/home/ubuntu/workspace/python/tests2.py", line 11, in <module>
d[c] = r.__getattribute__(c)
TypeError: list indices must be integers, not unicode
但是我非常感谢最终结果的帮助,我一直在从一个错误转变到另一个错误,但是无法达到我想要的结果。 我需要将JSON插入MongoDB中。
就像错误所说的那样, d
是一个列表,您正尝试使用unicode字符串建立索引。 您必须将其更改为字典( d = {}
)。
但是,输出仍然不会达到您的期望。 相反,您可以这样做:
for r in data2:
arrayJSON.append(dict(zip(columns, r.tolist())))
甚至这个:
arrayJSON = [dict(zip(columns, r.tolist())) for r in data2]
tolist()
将记录r
转换为包含本地python值的普通列表。 这样可以通过json.dumps
对其进行序列化。 json.dumps
可能仍包含诸如NaN
值,实际上这不是有效的JSON。 您可以使用以下命令在DataFrame中替换这些值: data.fillna(value="", inplace=True)
。
这就是所有的样子:
import pandas as pd
import json
columns = [...]
data = pd.read_csv('../Uploads/TxtDataSimplified.txt', header=0, names=columns, sep='\t')
data.fillna(value="", inplace=True)
data2 = data.to_records(index=0)
arrayJSON = [dict(zip(columns, r.tolist())) for r in data2]
print(json.dumps(arrayJSON))
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.