pandas.Panel4D.to_json

Panel4D.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format='epoch', double_precision=10, force_ascii=True, date_unit='ms', default_handler=None)

Преобразование объекта в строку JSON.

Обратите внимание, что значения NaN и None будут преобразованы в null, а объекты datetime будут преобразованы в метки временной шкалы UNIX.

Параметры:

path_or_buf : путь или буфер для записи строки результата если это None, возвращается StringIO с преобразованной строкой orient : строка Series по умолчанию ‘index’ разрешенные значения: {‘split’,’records’,’index’} DataFrame по умолчанию ‘columns’ разрешенные значения: {‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’} Формат строки JSON split : dict подобный {index -> [index], columns -> [columns], data -> [значения]} records : список подобный [{column -> value}, ... , {column -> value}] index : dict подобный {index -> {column -> value}} columns : dict подобный {column -> {index -> value}} values : только массив значений date_format : {‘epoch’, ‘iso’} Тип преобразования даты. epoch = миллисекунды эпохи, iso` = ISO8601, по умолчанию эпоха. double_precision : количество десятичных знаков для кодирования значений с плавающей точкой, по умолчанию 10. force_ascii : принудительно кодировать строку в ASCII, по умолчанию True. date_unit : строка, по умолчанию ‘ms’ (миллисекунды) Единица времени для кодирования, управляет точностью метки времени и ISO8601. Одно из ‘s’, ‘ms’, ‘us’, ‘ns’ для секунды, миллисекунды, микросекунды и наносекунды соответственно. default_handler : вызываемая функция, по умолчанию None Обработчик, который вызывается, если объект не может быть преобразован в подходящий формат JSON. Должен принять один аргумент, который является объектом для преобразования, и вернуть сериализуемый объект.

Возвращает:

тот же тип, что и входной объект, с отфильтрованной осью info