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当我使用Python Pandas保存到文件时,如何正确地格式化JSON?

当使用Python Pandas保存到文件时,要正确地格式化JSON,可以使用to_json()方法来实现。to_json()方法用于将数据帧(DataFrame)保存为JSON格式,并提供了一些参数用于格式化输出。

具体而言,可以通过设置orient参数来指定JSON的格式化方式。常见的orient取值有以下几种:

  1. orient='split':将数据分为columnsdata两部分,columns对应列名,data对应数据值。 示例代码:
  2. orient='split':将数据分为columnsdata两部分,columns对应列名,data对应数据值。 示例代码:
  3. orient='records':将数据以列表形式保存,每个记录作为一个字典对象。 示例代码:
  4. orient='records':将数据以列表形式保存,每个记录作为一个字典对象。 示例代码:
  5. orient='index':将数据以字典形式保存,字典的键为索引,值为对应的行数据。 示例代码:
  6. orient='index':将数据以字典形式保存,字典的键为索引,值为对应的行数据。 示例代码:
  7. orient='values':将数据以列表形式保存,每个列表对应一行数据。 示例代码:
  8. orient='values':将数据以列表形式保存,每个列表对应一行数据。 示例代码:

除了orient参数外,还可以使用其他参数来进一步控制JSON的格式化,例如:

  • indent:设置缩进空格数,用于美化输出,默认为None。
  • date_format:设置日期格式,用于日期数据的格式化输出,默认为None。
  • double_precision:设置浮点数精度,默认为10。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保存为JSON文件,使用orient='split'格式化
df.to_json('output.json', orient='split', indent=4)

# 输出保存的JSON文件内容
with open('output.json', 'r') as f:
    print(f.read())

对于以上示例,输出的JSON文件内容如下:

代码语言:txt
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{
    "columns": ["Name", "Age"],
    "data": [["Alice", 25], ["Bob", 30], ["Charlie", 35]],
    "index": [0, 1, 2]
}

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