熊猫读取JSON导致值转换为科学计数法

Question

我正在使用其中一个列包含27位数字的pandas Dataframe。 我使用以下方法将Dataframe转换为JSON数组：

pd.read_json(df, orient='split')

当将JSON数组转换回Dataframe时，我使用了：

 pd.read_json(df, orient='split')

但是，在转换中，这些值已转换为科学计数法。

Actual: 8.123456e+27
Expected: 8123456342700123300640123456

有办法解决这个问题吗？ 抱歉仅提供sudo代码，我正在使用机密信息。

Answer 1

您可以使用

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%d' % x)

例如，使用此样本数据

df = pd.DataFrame([['8123456342700123300640123456']],
                   index=['row'],
                   columns=['col'])
print(df.dtypes)
dx = df.to_json(orient='split')
dg = pd.read_json(dx, orient='split')
print(dg)
print(dg.dtypes)

输出：（注意col float64 ）

col    object
dtype: object
                             col
row 8123456342700123332831870976
col    float64
dtype: object

要将其更改回对象，可以使用

dg = pd.read_json(dx, orient='split').astype(object)
print(dg)
print(dg.dtypes)

输出：

                             col
row 8123456342700123332831870976
col    object
dtype: object

Answer 2

我设法通过在pd.read_json包含一个附加参数来找到解决pd.read_json

pd.read_json(df, orient='split', dtype = {"column_name": object})

我以此为参考

感谢您的所有帮助！