如何用JSON将Pandas列中的值数据类型从big number转换为int64？

c3frrgcw 于 2022-11-20 发布在其他

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我正在使用read_gbq阅读嵌套Bigquery表，并获取包含一些大数字的json列表

data = pd.read_gbq(sql, project_id=project)

下面是一个单元格，其中的数组包含jsons

[{'key': 'firebase_screen_id', 'value': {'string_value': None, 'int_value': -2.047602554786245e+18, 'float_value': None, 'double_value': None}},
 {'key': 'ga_session_id', 'value': {'string_value': None, 'int_value': 1620765482.0, 'float_value': None, 'double_value': None}}]

内部是'int_value'：-2.047602554786245e+18，但它应该是-2047602554786245165
我试图将列转换为字符串

data['events'].astype(str)

然后转换为int，再转换为string

data.astype("Int64").astype(str))

但它仍然是一个带有数组的对象，并修改了t中的big number
如何在这些单元格中得到完整整数，以及如何将其应用到列中？

[{'key': 'firebase_screen_id', 'value': {'string_value': None, 'int_value': -2047602554786245165, 'float_value': None, 'double_value': None}},
 {'key': 'ga_session_id', 'value': {'string_value': None, 'int_value': 1620765482.0, 'float_value': None, 'double_value': None}}]

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74477306/how-to-convert-value-datatype-in-pandas-column-with-json-from-big-number-to-int6

1条答案

按热度按时间

pdkcd3nj1#

通过进一步的调查，我发现这个值是浮点型的，并得出了这个函数，不是异常的最佳使用，但一次就好了

def values_to_int(json_data):
    result = {}
    for c in json_data:
        value = [e for c, e in c['value'].items() if e or e == 0]
        result[c["key"]] = value
        try:
            if type(result["firebase_screen_id"][0]) == float:
                result["firebase_screen_id"][0] = int(result["firebase_screen_id"][0])
        except Exception:
            continue
    return result

data[col] = data[col].apply(lambda x: values_to_int(x))

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