如何让成帧器读取 json 时间戳 - Python

在使用 Python 处理 JSON 数据时，有时我们需要解析其中包含的时间戳（Timestamp），并将其转换为 datetime 对象或其他时间格式。通常情况下，json 模块会将时间戳解析为 float 类型的整数，但这对于处理时间有序列的应用程序没有太大帮助。

本文将介绍如何让成帧器（Pandas）读取 JSON 时间戳，并进行相应的时间处理。我们将使用 Python 内置的 datetime 和 time 模块，以及成帧器的函数进行操作。

导入库

在开始之前，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import time

导入 JSON 文件

假设我们有一个 data.json 文件：

[
  {
    "name": "John Doe",
    "timestamp": 1609459200
  },
  {
    "name": "Jane Doe",
    "timestamp": 1609611487
  }
]

我们使用 json 模块读取该文件：

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

时间戳转 datetime 对象

成帧器的 read_json 函数可以直接读取 JSON 文件，并将其中的时间戳转换为 datetime 对象。

df = pd.read_json('data.json', convert_dates=['timestamp'], orient='records')

在这里，我们使用了 convert_dates 参数，指示成帧器将 timestamp 列转换为 datetime 对象。我们还指定了 orient 参数，告诉成帧器该 JSON 文件是由行组成的。

现在，我们可以打印 dataFrame，看看是否成功将时间戳转换为 datetime 对象：

print(df)

输出：

         name  timestamp
0    John Doe 2021-01-01
1    Jane Doe 2021-01-02

转换为时间字符串

如果我们需要将 datetime 对象转换为字符串格式，可以使用 strftime 函数。

df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

这将 timestamp 列中的每个元素转换为字符串，格式为年-月-日 时:分:秒，然后将其放回数据框。

转换为 Unix 时间戳

如果需要将 datetime 对象转换为 Unix 时间戳（以秒为单位），可以使用 time 模块的 mktime 函数：

df['timestamp'] = df['timestamp'].apply(lambda x: time.mktime(x.timetuple()))

注意，在使用 mktime 函数时要将 datetime 对象转换为 time.struct_time 对象。在这里，我们使用 apply 函数将 timetuple 函数应用于 datetime 列中的每个元素。然后，mktime 函数将每个 time.struct_time 对象转换为 Unix 时间戳，并将其放回数据框。

结论

本文介绍了如何在 Python 中使用成帧器读取 JSON 时间戳，并进行相应的时间处理。我们使用了 datetime 和 time 模块，以及成帧器的函数进行操作。希望这篇文章能够帮助你更好地处理 JSON 中的时间戳。