我有从熊猫生成的以下形式的字典列表。我想将其转换为json格式。
list_val = [{1.0: 685}, {2.0: 8}]
output = json.dumps(list_val)
但是,json.dumps会引发错误:TypeError:685不可序列化JSON
我猜这是从numpy到python(?)的类型转换问题。
但是,当我使用np.int32(v)转换数组中每个字典的值v时,仍会引发错误。
编辑:这是完整的代码
new = df[df[label] == label_new]
ks_dict = json.loads(content)
ks_list = ks_dict['variables']
freq_counts = []
for ks_var in ks_list:
freq_var = dict()
freq_var["name"] = ks_var["name"]
ks_series = new[ks_var["name"]]
temp_df = ks_series.value_counts().to_dict()
freq_var["new"] = [{u: np.int32(v)} for (u, v) in temp_df.iteritems()]
freq_counts.append(freq_var)
out = json.dumps(freq_counts)
看来您是正确的:
>>> import numpy
>>> import json
>>> json.dumps(numpy.int32(685))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.7/json/__init__.py", line 243, in dumps
return _default_encoder.encode(obj)
File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 207, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 270, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 184, in default
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: 685 is not JSON serializable
这里的可惜的是,numpy的数字__repr__
不给你什么任何暗示 键入 他们。int
当它们不是( 喘气
)时,它们到处伪装。最终,它似乎json
告诉您a
int
不可序列化,但实际上,它告诉您此特定的np.int32(或您实际拥有的任何类型)不可序列化。(没有真正的惊喜-没有np.int32 可
序列化)。这也是为什么您 在 将其传递给json.dumps
它 之前 不可避免地打印出来的字典看起来也只有整数的原因。
这里最简单的解决方法可能是编写自己的序列化器1:
class MyEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, numpy.integer):
return int(obj)
elif isinstance(obj, numpy.floating):
return float(obj)
elif isinstance(obj, numpy.ndarray):
return obj.tolist()
else:
return super(MyEncoder, self).default(obj)
您可以这样使用它:
json.dumps(numpy.float32(1.2), cls=MyEncoder)
json.dumps(numpy.arange(12), cls=MyEncoder)
json.dumps({'a': numpy.int32(42)}, cls=MyEncoder)
等等
1或者,您也可以编写默认函数并将其作为defaut
关键字参数传递给json.dumps
。在这种情况下,您将用替换最后一行raise TypeError
,但是…嗯。该类更可扩展:-)
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