dataframe 转json

20210810

字符串转换为字典的时候,如果没有引号会报找不到
这个名称

字符串类型变字典本身含有字典的括号

列表里面本身要是字典类型才能通过此方法
把列表转换为dataframe

 # 格式检查# 读取json文件内容,返回字典格式with open('yuetong_2021_8_9_cs.json', 'r', encoding='utf8')as fp:json_data = json.load(fp)print('这是文件中的json数据：', json_data)print('这是读取到文件数据的数据类型：', type(json_data))json_datadf_=pd.DataFrame(json_data)

https://www.cnblogs.com/longchang/p/10904850.html
列表转json

为了将 DataFrame 传给前端, 首先需要把它转为 JSON 格式, 下面是两种不同的转换方式

import pandas as pd
import json def to_json1(df,orient='split'):return df.to_json(orient = orient, force_ascii = False)def to_json2(df,orient='split'):df_json = df.to_json(orient = orient, force_ascii = False)return json.loads(df_json)json1 = to_json1(df)
json2 = to_json2(df)

这里有一点需要特别注意，经过 to_json() 处理的 DataFrame 是 JSON 字符串，使用json.loads() 方法可以把这个 JSON 字符串转为 JSON 对象，做这一区分的原因是使用 JSON 字符串可能会遇到问题。
向前端返回数据时，一般会对数据做一层包装, 比如

def to_fronrend(data):return {"data": data}

在上面的函数中，如果传入json2，那么前端可以直接解析出json2里面的数据，但是如果传入json1，由于json1本身是一个字符串，前端是无法直接解析它，这时可以先索引出json1这个字符串然后再进行解析，不过这会使操作变得更复杂。由此可见，为了使前后端交互更方便，后端最好返回经过json.loads()处理后的数据

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