[英]Convert CSV row date record of type string into unixstamp and load into json - Python
我正在嘗試將日期從我的 csv 轉換為 Unix 戳並加載到 json
"bFlag","date"
"TRUE", "10/8/2022"
"FALSE","11/8/2022"
所需的 output:
{
{
bFlag: True
date : 1660082400000
},
{
bFlag: False
date : 1660168800000
}
}
我的代碼,
import csv
import json
import time
import datetime
#### Transforming Date String into Unix Timestamp ###
def transform_date(ts):
return time.mktime(datetime.datetime.strptime(ts, "%d/%m/%Y").timetuple()) * 1000
def csv_to_json(csvFilePath, jsonFilePath):
jsonArray = []
# read csv file
with open(csvFilePath, encoding='utf-8') as csvf:
###### Transforming True and False strings into Boolean values
csvReader = [[True if row[field] == 'TRUE' else
False if row[field] == 'FALSE' else
row[field] for field in row] for row in csv.DictReader(csvf)]
for row in csvReader:
# adding python dict to json array
transRow = transform_row(row)
jsonArray.append(transRow)
with open(jsonFilePath, 'w', encoding='utf-8') as jsonf:
jsonString = json.dumps(jsonArray, indent=4)
jsonf.write(jsonString)
從 csv 讀取數據並將日期字符串轉換為時間戳並將其添加到字典之前,我想使用 transform_date(ts) function 。
任何建議如何使用它,可能嗎?
我推薦使用 Pandas 庫,它非常健壯,可能是使用 python 操作數據的首選方式。 下面我們簡單地從字典中生成數據框。 您可以在注釋代碼中看到如何使用 pd.read_csv 讀取pd.read_csv
。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'bflag':[True, False],
'date':['10/8/2022', '11/8/2022']
})
# or from file
# df = pd.read_csv("path/to/file")
df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x : pd.Timestamp(x).timestamp())
df.head()
function pd.Timestamp() 由 pandas 提供。 我們將 lambda function “應用”到“日期”系列的每一行。 The lambda function converts string to a timestamp object, and returns the.timestamp() value of that object to be saved in a new series called timestamp.
這是 output
bflag date timestamp
0 True 10/8/2022 1.665187e+09
1 False 11/8/2022 1.667866e+09
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Timestamp.timestamp.html
現在對於 Json,您想要的 output 看起來無效,因為您的 dicts 不在列表中或者它們沒有密鑰。 您可以使用 pandas 生成有效的 json,每個 dict 都有一個密鑰。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_json.html
您可以將 path_or_buf 參數添加到 to_json 以寫入文件而不是字符串。
print(df[['bflag', 'timestamp']].to_json(orient='index'))
# prints {"0":{"bflag":true,"timestamp":1665187200.0},"1":{"bflag":false,"timestamp":1667865600.0}}
我認為使用 pandas 很容易完成你正在嘗試的事情。 轉換為時間戳是 answert here 。
# Input:
df = pd.read_table(
StringIO("""bFlag date
TRUE 10/8/2022
FALSE 11/8/2022"""), parse_dates=['date'])
# you read your input from csv file, you want to do something like this:
# df = pd.read_csv(csvfilepath, parse_dates=['date'])
# converting datetime to timestamp
df['date'] = df['date'].values.astype(np.int64) // 10 ** 9
print(df)
Output df
:
bFlag date
0 TRUE 1665187200
1 FALSE 1667865600
然后使用帶有records
方向的to_json
將您的df
轉換為 json(請參閱有關構建 json 數據的不同方式的文檔)
res = df.to_json(orient='records')
print(res)
Output:
[
{
"bFlag ": "TRUE ",
"date": 1665187200
},
{
"bFlag ": "FALSE ",
"date": 1667865600
}
]
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.