扩展json的dumps 使其能自动识别dataframe ,并添加__df__标识,以便loads可以还原dataframe
时间: 2023-07-06 14:27:55 浏览: 56
好的,我明白了您的问题。您可以使用 Python 中的 JSONEncoder 类来扩展 json.dumps() 函数以支持 DataFrame 对象的序列化。下面是一个示例代码,可以将 DataFrame 对象转换为 JSON 字符串,并添加 __df__ 标识:
```python
import json
import pandas as pd
class DataFrameEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, pd.DataFrame):
return {'__df__': True, 'data': obj.to_json(orient='records')}
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
def dumps(obj, **kwargs):
return json.dumps(obj, cls=DataFrameEncoder, **kwargs)
```
在上面的代码中,我们创建了一个自定义的 JSONEncoder 类,其中 default() 方法将检查传递给它的对象是否为 DataFrame 对象。如果是,则将 __df__ 标志设置为 True,并将 DataFrame 转换为 JSON 字符串,然后返回 JSON 字典对象。如果不是 DataFrame 对象,则调用父类的 default() 方法执行默认的序列化行为。
最后,我们创建了一个名为 dumps() 的辅助函数,该函数使用我们的自定义编码器来将对象转换为 JSON 字符串。
现在,您可以使用上面的代码将 DataFrame 对象转换为 JSON 字符串,并将其保存到文件中:
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
json_str = dumps(df)
with open('data.json', 'w') as f:
f.write(json_str)
```
在保存 JSON 文件后,您可以使用以下代码将其加载回 DataFrame 对象:
```python
def loads(json_str):
data = json.loads(json_str)
if '__df__' in data:
return pd.read_json(data['data'], orient='records')
return data
with open('data.json', 'r') as f:
json_str = f.read()
df = loads(json_str)
```
在上面的代码中,我们创建了一个名为 loads() 的辅助函数,该函数使用 json.loads() 函数将 JSON 字符串转换为 Python 字典对象。然后,它将检查字典对象是否包含 __df__ 标志。如果是,则将 data 键中的 JSON 字符串转换为 DataFrame 对象,并返回。否则,将返回原始字典对象。