本文介绍了pandas.to_json 以特定形式输出日期格式的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
dataframe中日期的原始形式是:
The original form of date in dataframe is:
Date
2018-09-17 12.83 12.92 12.38 12.65 12.65 1937329.0
2018-09-10 12.92 13.12 12.81 12.83 12.83 1150470.0
转成json后，df.to_json(orient='index',date_format='iso')它看起来像这样:
After converted to json, df.to_json(orient='index',date_format='iso')it looks like this:
"2018-09-17T00:00:00Z":{"
有什么办法可以解决这个问题吗?
any way to fix this?
推荐答案
最简单的解决方法是首先将 datetime 系列转换为 object dtype 系列字符串:
The easiest fix is to first convert your datetime series to an object dtype series of strings:
df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
我建议您只在 json 转换之前的最后一步执行此操作，因为您会失去矢量化计算的优势，并且可能会看到内存使用效率较低.
I advise you only do this as a final step prior to json conversion, as you lose benefits of vectorised computations and likely will see less efficient memory usage.
这篇关于pandas.to_json 以特定形式输出日期格式的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！