与 json 之间的 Pandas 时间戳

Question

对象无法序列化为 json，因此需要通过自定义 JsonEncoder 类进行转换或解析。

pandas Dataframe 有很多方法，比如from_records读取 json 数据。然而，当您读回该 json 数据时，它返回为 int64 而不是时间戳。

有很多方法可以在熊猫中给猫剥皮。读写json时保留数据结构的最佳方法是什么？

Answer 1

为了它的价值，我将 Pandas 数据帧保存到 Postgres 数据库，并且我想保留时区索引。我使用以下代码：class db_JsonEncodedDataFrameWithTimezone(db.TypeDecorator):    """Enables JSON storage by encoding and decoding on the fly."""    impl = db.Text    def process_bind_param(self, value, dialect):        if value is not None and isinstance(value, pd.DataFrame):            timezone = value.index.tz.zone            df_json = value.to_json(orient="index")            data = {'timezone': timezone, 'df': df_json, 'index_name': value.index.name}            value = json.dumps(data)        return value    def process_result_value(self, value, dialect):        if value is not None:            data = json.loads(value)            df = pd.read_json(data['df'], orient="index")            df.index = df.index.tz_localize('UTC')            df.index = df.index.tz_convert(data['timezone'])            df.index.name = data['index_name']            value = df        return value    def compare_values(self, x, y):        from pandas.util.testing import assert_frame_equal        try:            assert_frame_equal(x, y, check_names=True, check_like=True)            return True        except (AssertionError, ValueError, TypeError):            return False

Answer 2

如果我正确理解了您的问题，那么您正在寻找一种保留数据帧数据类型的序列化方式。问题是交换格式在内部使用的类型很少：只有 csv 的字符串、json 的字符串和数字。当然，有一些方法可以在读取时提供格式提示（csv 中日期列的日期格式），并且在提取后通常很容易转换回正确的类型，我认为您希望采用更自然的方式。正如 Attack68 所建议的那样，您可以使用数据库，但例如 SQLite 数据库将关闭，因为它没有内部日期类型。恕我直言，一个简单的方法是依靠好的旧pickle模块。毕竟，数据帧是一个包含其他 Python 对象的 Python 对象，所以 pickle 擅长序列化它。唯一要记住的一点是，在反序列化时，必须在调用之前导入熊猫pickle.load。但是我刚刚用包含各种数据类型的（小）数据帧进行了测试，pickle 非常适合正确保存和恢复它们。