小编典典

将numpy类型转换为python

json

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)

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2020-07-27

共1个答案

小编典典

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
序列化)。这也是为什么您 将其传递给json.dumps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:-)

2020-07-27