python - Pandas to_json 不为 NaT 输出 null

Question

我正在使用 Pandas 0.12.0，并且在将系列或数据帧转换为 json 时看到一些与文档相矛盾的行为。

如果我创建一个系列，其中包含一些包含空值的日期，我会得到如下内容:

>>> s = pandas.Series(data=[datetime.datetime.now(), datetime.datetime.now(), None])
>>> s
0    2013-11-07 16:10:47.530771
1    2013-11-07 16:10:47.530782
2                          None
dtype: object

根据 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/io.html#writing-json , 转换成json时，None, NaT, NaN值应该输出为null。

如果我随后输出 to_json，我会按预期获得第三个条目的空值。

>>> s.to_json()
'{"0":1383840647530771000,"1":1383840647530782000,"2":null}'

但是，我需要确保数据类型是 datetime64[ns] 以用于其他一些计算，因此我在 Pandas 中将字段转换为 datetime，如下所示:

>>> t = pandas.to_datetime(s)
>>> t
0   2013-11-07 16:10:47.530771
1   2013-11-07 16:10:47.530782
2                          NaT
dtype: datetime64[ns]

None 现在是 NaT，这是符合预期的。然后我再次尝试输出 json，我得到的 NaT 值是负值，而不是我期望的 null。

>>> t.to_json()
'{"0":1383840647530771000,"1":1383840647530782000,"2":-9223372036854775808}'

当使用 iso 格式时，它会变得更糟，因为它试图格式化日期，但大多数解析器无法弄清楚如何处理输出日期，这会造成各种破坏。

>>> t.to_json(date_format='iso')
'{"0":"2013-11-07T16:10:47.530771","1":"2013-11-07T16:10:47.530782","2":"0001-255-255T00:00:00"}'

关于我应该如何在这里进行的任何想法？谢谢!

编辑:

看起来这是 pandas.NaT 的字符串表示形式的问题？

>>> str(pandas.NaT)
'0001-255-255 00:00:00'

Answer 1

有点hacky，但你可以做到这一点

 In [13]: s = Series(pd.to_datetime(['20130101',None]))

 In [14]: s
 0   2013-01-01 00:00:00 
 1                   NaT
 dtype: datetime64[ns]

 In [15]: def f(x):
             if isnull(x): 
                return 'null'
             return x.isoformat()    ....: 

 In [16]: s.apply(f).to_json() 

 Out[16]:
 '{"0":"2013-01-01T00:00:00","1":"null"}'