Python json pandas 预期的对象或值 - Javascript

在使用 Python 的 json 模块以及 pandas 模块时，经常会遇到“预期的对象或值”的错误信息。这个错误通常是由于在将数据转换成 JSON 字符串或写入文件时，出现了无法序列化的数据类型，例如 NaN 或 Infinity 等。

为了解决这个问题，我们需要先了解一下 JSON 的规范。JSON 规定了可以被序列化的数据类型，包括 null、布尔值、数值、字符串和数组和对象。但是，JSON 不支持 NaN 和 Infinity。

在 Python 中，如果我们使用 json.dump(), json.dumps() 或 pd.to_json()方法将数据转换成 JSON 字符串，这些方法将尝试将所有数据类型转换成可以被 JSON 序列化的类型。但是，这些方法不能正确地处理 NaN and Infinity。所以，当我们有 NaN 或 Infinity 这样的数据时，我们需要使用特殊的方法来处理它们。

通常，我们可以使用 numpy 库的函数来将 NaN 和 Infinity 转换成字符串。以下是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import json

# 创建包含 NaN 和 Infinity 的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.inf]})

# 将 NaN 和 Infinity 转换成字符串
df = df.replace([np.nan, np.inf, -np.inf], ['null', 'Infinity', '-Infinity'])

# 将 DataFrame 转换成 JSON 字符串
json_string = df.to_json(orient='records')

在这个示例中，我们使用 replace() 方法将 NaN 和 Infinity 转换成字符串，并使用 to_json() 方法将 DataFrame 转换成 JSON 字符串。

在 JavaScript 中，我们可以使用 JSON.parse() 方法将 JSON 字符串解析成 JavaScript 对象，并使用 isNaN() 和 isFinite() 方法检查数值是否为 NaN 或 Infinity。以下是一个示例：

var json_string = '{"A": [1, 2, null, 4, Infinity]}'

var data = JSON.parse(json_string, function (key, value) {
  if (typeof value === 'string') {
    if (value === 'null') {
      return null
    } else if (value === 'Infinity') {
      return Infinity
    } else if (value === '-Infinity') {
      return -Infinity
    }
  }
  return value
})

// 检查数值是否为 NaN 或 Infinity
for (var i = 0; i < data.A.length; i++) {
  var num = data.A[i]
  if (isNaN(num)) {
    console.log('值为 NaN')
  } else if (!isFinite(num)) {
    console.log('值为 Infinity 或 -Infinity')
  }
}

在这个示例中，我们使用 JSON.parse() 方法将 JSON 字符串解析成 JavaScript 对象，并使用一个回调函数来检查每个值。如果一个值是字符串类型并且它的值是 'null'、'Infinity' 或 '-Infinity' 中的一个，我们将它转换成相应的 JavaScript 数据类型。然后，我们可以使用 isNaN() 和 isFinite() 方法来检查数值是否为 NaN 或 Infinity。

总之，当我们在处理 JSON 数据时遇到“预期的对象或值”的错误时，我们需要检查数据中是否有 NaN 或 Infinity，如果有，我们需要将它们转换成可以被 JSON 序列化的类型，并在 JavaScript 中将它们转换回数值类型。