python - Pandas 与 json 之间的时间戳

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，例如 from_records 来读取 json 数据。然而，当您读回 json 数据时，它会以 int64 形式返回，而不是时间戳。

给 Pandas 剥皮的方法有很多种。读写 json 时保留数据结构的最佳方式是什么？

Answer 1

出于其值(value)，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