熊猫和unicode – 开发百科-程序代码问答平台

这是我从pandas.DataFrame.to_json（）中获取的字符串，将其放入redis，从redis的其他位置获取，并尝试通过pandas.read_json（）读取：

DFJ{“args”：{“0”：“[”，“1”：“[”，“2”：“[”，“3”：“[”，“4”：“[”，“6”：“[”，“7”：“[”，“日期”：“{“0”：138594390000000，“1”：13859434390000000，“2”：138594440000000，“3”：138594440000000000，“4”：138594440000000000，“4”：1385944000000000000，“5”：138594000000000，“6”：138594000000000，“7”：138594000000000，“Segy1.org”；“{.org:“SEGY1440000:”，“2”“2”“2”“2”“2”“3”“3”“2”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“4”“4”“4”“4”“4”“3”“5”“5”“3”“3”“5”“3”“3”“3”“3”“5”“3”“5”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“5”“3”“3”“3”“3”“5”“3”“3”“5”“3”“3”“5”“3”“3”“3”“5”“5”“3”“5”“5”“3”“5”“5”“5”“5”“3”“5”“3”“5”“5”“5”“5”“5”“5”“5”“5”“5”“6”“6”“6”“3”“6”“6”“6”“6”“6”“6”“6”“6”“6”“3”“3”“3”“3”“6”“3”“3”“3”“3”“3”“6”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“3”“6”“3”“3”“3”“f，“6”：“deletemfg”，“7”：“gxyzinf”}3:“3”，“3”，“3”3:“10，”3:“14，”3:“14，”4:“24yyy24，”4:“4:“14yyy24”，“4:“A14yyy24”，“4:“4:：：：3414，”4:“14”，“4”，“4”，“4:“14”，“4:“14”，“4”，“4：：：，，，，3:“4”，“4”，“14”，“4”，“4”，“14 14”，“4”，“4”，“14”，“4”，“4”，“14”，“14”，“4”，“14”，“4”，“4”，“4”，“14”，“14”，“4”，“14”，“4”，“14”，“4”，“14”，“4”，“4”，“4”，“4”，“14”，“4”，“14”，“14”，“14”，“10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”10，”时间，”时间：：：：：：：：：，{{{00“0 0 0 0 0 0 0”时间：0“0”。0 0 0“0 0”0”0 0 0 0

它似乎没有任何unicode。但尝试.read_json（）时，我得到：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/sqlprofile.py”，第160行，在&lt；模块&gt；
可能保存数据帧（rconn、配置、结果）
文件“/sqlprofile.py”，第140行，在数据帧中
h5store.append（out_队列，df）
文件“/home/username/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/io/pytables.py”，附录中第658行
self.\u写入组（键、值、表=True、追加=True、**kwargs）
文件“/home/username/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/io/pytables.py”，第923行，在写入组中
s、 写入（obj=value，append=append，complib=complib，**kwargs）
写入文件“/home/username/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/io/pytables.py”，第2985行
**kwargs）
文件“/home/username/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/io/pytables.py”，第2717行，位于创建轴中
提高e
TypeError:[unicode]未作为表列实现
&gt；/home/username/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/io/pytables.py（2717）create_axes（）
-&gt；提高e
（Pdb）本地人（）

这就是我在locals（）-似乎append\u axis（列名？）中得到的值是unicode。为什么

{'append_axis'：[u'args'，u'date'，u'host'，u'kwargs'，u'operation'，u'thingy'，u'status'，u'time']，'existing_table'：无，'blocks'：[FloatBlock:[time]，1 x 8，dtype float64，ObjectBlock:[args，host，kwargs，operation，thingy]，5 x 8，dtype对象，IntBlock:[status]，1 x 8，dtype int64，DatetimeBlock:[date]，1 x 8，数据类型datetime64[ns]]，“axis”：1，“self”：frame_table（类型-&gt；可追加，nrows-&gt；None，ncols-&gt；1，索引器-&gt；[index]），“axes'：[0]，“kwargs'：{}，'klass'：&lt；class'pandas.io.pytables.DataCol'，“block_obj”：args日期主机kwargs操作状态时间
0[]2013-12-02 00:33:59 yy38.segm1.org{}x_gbinf a13yy38-101 0.000801
1[]2013-12-02 00:33:59 kyy1.segm1.org{}x_initobj a19kyy1 1 0.003244
2[]2013-12-02 00:34:00 yy10.segm1.org{}x_gobjParams a14yy10-101 0.002247
3[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}gtfull a14yy24-101 0.002787
4[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}x_gbinf a14yy24-101 0.001067
5[]2013-12-02 00:34:00 yy34.segm1.org{}gxyzinf a12yy34-101 0.002652
6[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}删除制造a15yy15 1 0.004371
7[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}gxyzinf a15yy15-101 0.000602，“轴标签”：[u'args'，u'date'，u'host'，u'kwargs'，u'operation'，u'thingy'，u'status'，u'time']，'nan_rep:'nan'，'data_columns'，'obj'：args date host kwargs operation thingy time
0[]2013-12-02 00:33:59 yy38.segm1.org{}x_gbinf a13yy38-101 0.000801
1[]2013-12-02 00:33:59 kyy1.segm1.org{}x_initobj a19kyy1 1 0.003244
2[]2013-12-02 00:34:00 yy10.segm1.org{}x_gobjParams a14yy10-101 0.002247
3[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}gtfull a14yy24-101 0.002787
4[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}x_gbinf a14yy24-101 0.001067
5[]2013-12-02 00:34:00 yy34.segm1.org{}gxyzinf a12yy34-101 0.002652
6[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}删除制造a15yy15 1 0.004371
7[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}gxyzinf a15yy15-101 0.000602，“验证”：True，“a”：（1，[u'args'，u'date'，u'host'，u'kwargs'，u'operation'，u'thingy'，u'status'，u'time']），“index\u'axes\u map'：{0:name-&gt；index，cname-&gt；index，axis-&gt；0，pos gt；0，kind-&gt；&gt；整型块：[args，host，kwargs，operation，thingy]，5 x 8，数据类型对象，'e'：TypeError（'unicode]未实现为表列'，），'name'：None，'existing'col'：None，'j'：2，'i'：1，'min'itemsize'：None，'col'：name-&gt；values\u block\u\u 1，cname-&gt；values\u block\u\u 1，dtype-&gt；None，shape-&gt；None}

我如何修复它？这是Pandas/pytables中的错误吗

环境：

Python 2.7

熊猫==0.12.0

表==3.0.0

似乎您的往返导致了一些unicode。不确定原因，但很容易修复。
在Python2中，您不能将unicode存储在HDFStore表中（但是在Python3中这是正确的）。如果您愿意，您可以将其作为固定格式进行存储（它将被pickle）。请参见此处

[33]on

：df=pd.read\u json
In[25]：df
Output[25]：
args日期主机kwargs操作状态thingy time
0[]2013-12-02 00:33:59 yy38.segm1.org{}x_gbinf-101 a13yy38 0.000801
1[]2013-12-02 00:33:59 kyy1.segm1.org{}x_initobj 1 a19kyy1 0.003244
2[]2013-12-02 00:34:00 yy10.segm1.org{}x_gobjParams-101 a14yy10 0.002247
3[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}gtfull-101 a14yy24 0.002787
4[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}x_gbinf-101 a14yy24 0.001067
5[]2013-12-02 00:34:00 yy34.segm1.org{}gxyzinf-101 a12yy34 0.002652
6[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}删除制造1 a15yy15 0.004371
7[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}gxyzinf-101 a15yy15 0.000602
[8行x 8列]
In[26]：df.dtypes
Output[26]：
args对象
日期时间64[ns]
宿主对象
kwargs对象
操作对象
状态int64
物体
时间浮动64
数据类型：对象

这是在推断对象的实际类型dtyped系列。只有当至少有1个字符串是unicode时，才会显示为unicode（否则将推断为字符串）

[27]on

：df.apply（lambda x:pd.lib.infere_dtype（x.values））
Output[27]：
args unicode
日期时间64
主机unicode
kwargs unicode
unicode操作
状态整数
thingy unicode
时间浮动
数据类型：对象

下面是如何“修复”它

[28]on

：types=df.apply（lambda x:pd.lib.infere\u dtype（x.values））
At[29]on：类型[types=='unicode']
Output[29]：
args unicode
主机unicode
kwargs unicode
unicode操作
thingy unicode
数据类型：对象
In[30]：对于类型[types=='unicode']on 列。索引：
..：df[col]=df[col].astype（str）
....:

看起来一样

[31]on

：df
Output[31]：
args日期主机kwargs操作状态thingy time
0[]2013-12-02 00:33:59 yy38.segm1.org{}x_gbinf-101 a13yy38 0.000801
1[]2013-12-02 00:33:59 kyy1.segm1.org{}x_initobj 1 a19kyy1 0.003244
2[]2013-12-02 00:34:00 yy10.segm1.org{}x_gobjParams-101 a14yy10 0.002247
3[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}gtfull-101 a14yy24 0.002787
4[]2013-12-02 00:34:00 yy24.segm1.org{}x_gbinf-101 a14yy24 0.001067
5[]2013-12-02 00:34:00 yy34.segm1.org{}gxyzinf-101 a12yy34 0.002652
6[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}删除制造1 a15yy15 0.004371
7[]2013-12-02 00:34:00 yy15.segm1.org{}gxyzinf-101 a15yy15 0.000602
[8行x 8列]

但现在的推断是正确的

[32]on

：df.apply（lambda x:pd.lib.infere_dtype（x.values））
Output[32]：
args字符串
日期时间64
主机字符串
夸尔格弦
操作字符串
状态整数
细绳
时间浮动
数据类型：对象

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