Pandas Series 写入和读取 json 数据会产生带有 to_json 和 read_json 的 ValueError [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas Series 写入和读取 json 数据会产生带有 to_json 和 read_json 的 ValueError [重复]

【英文标题】：Pandas Series writing and reading json data gives ValueError with to_json and read_json [duplicate]

【发布时间】：2018-10-10 19:54:35

【问题描述】：

当使用 to_json 从 pandas.Series 对象向 json 写入数据，然后使用 pandas.read_json 读取该数据时，我收到以下 ValueError。

import pandas as pd
js = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc')).to_json()
js
# out: '"a":1,"b":2,"c":3'

pd.read_json(js)
# Traceback ... 
# ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

显然因为 json 数据只包含 index:value 对，read_json 函数不知道将键解释为索引。

我还尝试了基于docs 的以下orient 选项，这导致了不同的ValueError。

js = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc'), name='mydata').to_json(orient='split')
js
# out: '"name":"mydata","index":["a","b","c"],"data":[1,2,3]'
pd.read_json(js, orient='split')
# Traceback ... 
# ValueError: JSON data had unexpected key(s): name

我的问题是：如何配置 Series.to_json 以与 pd.read_json 兼容？这是改进系列默认 json 写入/读取行为的错误/机会吗？

感谢您的帮助！

【参考方案1】：

简单修复，使用typ 参数：

pd.read_json(js, typ='series')

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

它是“typ”而不是“type”，以免与 type 内置函数混淆！