首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何停止Pandas Dataframe read_json方法将纪元转换为人类可读的字符串

要停止Pandas Dataframe的read_json方法将纪元转换为人类可读的字符串,可以通过设置参数convert_dates=False来实现。该参数默认为True,会将纪元转换为人类可读的字符串。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取JSON文件并禁止转换纪元
df = pd.read_json('data.json', convert_dates=False)

这样,读取的JSON数据中的纪元字段将保持为原始的数值类型,而不会被转换为日期字符串。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具,特别适用于结构化数据的处理。它提供了丰富的功能和灵活的API,可以轻松地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for MySQL,它是腾讯云提供的一种高性能、可扩展的关系型数据库服务。TencentDB for MySQL支持数据的存储和查询,并提供了丰富的功能和工具,方便开发人员进行数据管理和分析。

更多关于TencentDB for MySQL的信息和产品介绍,可以访问腾讯云官方网站:TencentDB for MySQL

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用函数和方法,方便大家查询使用。...qcut:和cut作用一样,不过它是数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 数据框列“堆叠”一个层次化...drop_duplicates: 删除重复行 str.strip: 去除字符串两端空白字符 str.lower和 str.upper: 字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串特定字符...astype: 一列数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area

25610

20个经典函数细说Pandas数据读取与存储

大家好,今天小编来大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据方法,毕竟我们很多时候需要读取各种形式数据,以及将我们需要将所做统计分析保存成特定格式。...float型读入 parse_dates: 某一列日期型字符串传唤datatime型数据,可以直接提供需要转换列名以默认日期形式转换,或者也可以提供字典形式列名和转换日期格式, 我们用PyMysql...()方法 有时候我们数据是以字典形式存储,有对应键值对,我们如何根据字典当中数据来创立DataFrame,假设 a_dict = { '学校': '清华大学', '地理位置':...()方法和to_json()方法 我们经常也会在实际工作与学习当中遇到需要去处理JSON格式数据情况,我们用Pandas模块当中read_json()方法来进行处理,我们来看一下该方法中常用到参数...1 b 2 2 c 3 to_json()方法 DataFrame数据对象输出成JSON字符串,可以使用to_json()方法来实现,其中orient参数可以输出不同格式字符串,用法和上面的大致相同

3K20

pandas入门教程

关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何获取pandas请参阅官网上说明:pandas Installation。 通常情况下,我们可以通过pip来执行安装: ?...当创建Series或者DataFrame时候,标签数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame列和行Index对象: ? 这两行代码输出如下: ?...第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”元素。第二行代码访问了行下标0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样,所以这里都是0和1,但它们却是不同含义),列下标0元素。...对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者无效值替换成有效值。 下面我先创建一个包含无效值数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效: ?...为了便于操作,在填充之前,我们可以先通过rename方法修改行和列名称: ? 这段代码输出如下: ? 处理字符串 数据中常常牵涉到字符串处理,接下来我们就看看pandas对于字符串操作。

2.2K20

干货 | 如何利用Python处理JSON格式数据,建议收藏!!!

格式字符串 反序列化:json格式字符串转换成python数据类型 序列化 首先我们来看一下序列化是如何操作,我们首先用json.dump()字典写入json格式文件中 ?...能够进行类似操作则是dataframe当中to_json()方法,比方说 ? 而当你分别打开这两个文件时,里面的内容分别是以键值对呈现json数据。...可以看到是变量teachers类型是字典类型,所以可以通过相应方式来获取以及改变其中数值以及格式,另外一种方法则是通过pandas模块中read_json()方法,例如 ?...json.loads():是json格式字符串(str)转换为字典类型(dict)数据 json.dumps():返回来,是字典类型(dict)数据转换成json格式字符串 json.load...():用于读取json格式文件,文件中数据转换为字典类型(dict) json.dump():主要用于存入json格式文件,字典类型转换为json形式字符串

2.2K20

pandas读取数据(1)

1、文本格式数据读写 表格型数据读取DataFramepandas重要特性,下表总结了实现该功能部分函数。...pandas解析函数 函数 描述 read_csv 读取csv文件,逗号为默认分隔符 read_table 读取table文件,也就是txt文件,制表符('\t')默认分隔符 read_clipboard...read_table剪贴板版本,在表格从Web页面转换成数据时有用 read_excel 读取XLS或XLSX文件 read_hdf 读取pandas存储HDF5文件 read_html 从HTML...文件中读取所有表格数据 read_json 从JSON字符串中读取数据 read_sql SQL查询结果读取pandasDataFrame read_stata 读取Stata格式数据集 read_feather...通常情况下,缺失值要么不显示(空字符串),要么用一些标识值。pandas常见标识值有:NA和NULL。

2.3K20

Pandas必会方法汇总,建议收藏!

常见方法 举例:重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx)...举例:判断city列值是否北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储任意对象 11...或DataFrame),表示哪些值是缺失 举例:查看数据表基本信息(维度、列名称、数据格式等等) df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新数据替换老数据...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas这些基础东西之后,搭配上文章中这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

4.7K40

Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据前五行 2 df.tail() 查询数据末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象,产生新Index对象 3 .insert...举例:判断city列值是否北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储任意对象 11...或DataFrame),表示哪些值是缺失 举例:查看数据表基本信息(维度、列名称、数据格式等等) df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新数据替换老数据

5.9K20

数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

Pandas中使用read_csv()函数读取CSV或TXT文件数据,并将读取数据转换成一个DataFrame类对象。...Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表数据,并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。...文件方法大致相同 1.4读取json文件 掌握read_json()函数用法,可以熟练地使用该方法从JSON文件中获取数据 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级数据交换格式...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件数据,并将数据转换成一个DataFrame类对象。...index_col:表示数据表中列标题作为DataFrame行索引。。 coerce_float:表示是否字符串、非数字对象转换为浮点值(可能会导致精度损失),默认为True。

4K31

python数据分析——数据分析数据导入和导出

这两种格式文件都可以用PythonPandas模块read_excel方法导入。read_excel方法返回结果是DataFrame, DataFrame一列对应着Excel一列。...pandas导入JSON数据 用Pandas模块read_json方法导入JSON数据,其中参数JSON文件 pandas导入txt文件 当需要导入存在于txt文件中数据时,可以使用pandas...在该例中,首先通过pandasread_csv方法导入sales.csv文件前10行数据,然后使用pandasto_csv方法导入数据输出sales_new.csv文件。...encoding:编码方式,默认值“utf-8”。 2.2 xlsx格式数据输出 【例】对于上一小节中问题,如销售文件格式sales.xlsx文件,这种情况下该如何处理?...对于Pandas库中to_excel()方法,有下列参数说明: sheet_name:字符串,默认值"Sheet1",指包含DataFrame数据名称。

12110

一文搞定JSON

内置数据类型转化: 方法 作用 json.dumps() python对象编码成Json字符串:字典到json json.loads() Json字符串解码成python对象:json到字典 json.dump...Demjson Demjson是Python第三方库,能够用于编码和解码json数据: encode: Python 对象编码成 JSON 字符串 decode:已编码 JSON 字符串解码...pandas处理json数据 下面介绍pandas库对json数据处理: read_json:从json文件中读取数据 to_json:pandas数据写入到json文件中 json_normalize...首先看看官网中read_json参数: pandas.read_json( path_or_buf=None, # json文件路径 orient=None, # 重点参数,取值:"split...to_json to_json方法就是DataFrame文件保存成json文件: df.to_json("个人信息.json") # 直接保存成json文件 如果按照上面的代码保存,中文是没有显示

1.9K10

深入理解pandas读取excel,tx

{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3列合并,并给合并后列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型...,如果可以转换转换方法并解析。...在网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 ?...convert_axes boolean,尝试转换为正确dtypes,默认值True convert_dates 解析日期列列表;如果True,则尝试解析类似日期列,默认值True参考列标签...设置字符串解码双精度值时启用更高精度(strtod)函数使用。默认值(False)是使用快速但不太精确内置功能 date_unit string,用于检测转换日期时间戳单位。默认值无。

6.1K10

深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

{‘foo’ : 1, 3} -> 1,3列合并,并给合并后列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型...,如果可以转换转换方法并解析。...在网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 [cg9my5za47...convert_axes boolean,尝试转换为正确dtypes,默认值True convert_dates 解析日期列列表;如果True,则尝试解析类似日期列,默认值True参考列标签...设置字符串解码双精度值时启用更高精度(strtod)函数使用。默认值(False)是使用快速但不太精确内置功能 date_unit string,用于检测转换日期时间戳单位。默认值无。

12.1K40
领券