为什么Pandas转储Json时会将时间戳转换为巨大的数字？

Question

这就是示例 pandas 框架的样子。

第一列的

dtype

为

datetime64[ns]

。但是当我用

to_json(orient='records')

转换数据框时，这就是我得到的。

 [{"date":1494547200000,"item_nbr":96995,"prediction":85.0903691434},
{"date":1494547200000,"item_nbr":99197,"prediction":110.2331549721},
{"date":1494547200000,"item_nbr":103501,"prediction":179.3874884163},
{"date":1494547200000,"item_nbr":103520,"prediction":150.7441153415},
{"date":1494547200000,"item_nbr":103665,"prediction":163.3215086129}]

那些巨大的数字

date

是多少，它们来自哪里？我尝试使用 unix 时间戳对其进行转换，但即使如此，它也超出了范围。

Answer 1

将

date

列转换为

str

以避免转换为毫秒：

>>> df1.astype({'date': str}).to_json(orient='records', indent=2)
[
  {
    "date":"2017-05-12",
    "item_nbr":96995,
    "prediction":85.0903691434
  },
  {
    "date":"2017-05-12",
    "item_nbr":99197,
    "prediction":110.2331549721
  },
  {
    "date":"2017-05-12",
    "item_nbr":103501,
    "prediction":179.3874884163
  },
  {
    "date":"2017-05-12",
    "item_nbr":103520,
    "prediction":150.7441153415
  },
  {
    "date":"2017-05-12",
    "item_nbr":103665,
    "prediction":163.3215086129
  }
]

Answer 2

函数

pandas.DataFrame.to_json

有一个参数

date_format{None, 'epoch', 'iso'}

日期转换类型。

• epoch

  代表纪元毫秒

• iso

  ISO8601

默认值取决于方向。对于

orient='table'

，默认为

'iso'

。对于所有其他方向，默认值为

'epoch'

。

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