使用df.to_json(orient="records")时datetime列转数字的解决方法

使用df.to_json(orient="records")将Pandas DataFrame转换为JSON时，datetime类型的created_at列被转为时间戳数字，同时NaT值转为了字符串"None"。

转换前的DataFrame数据：

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    id                   name  is_healthy health_updated_at          created_at
0  203  vsds_anpr4_17_850_rhs       False               NaT 2022-12-13 18:29:00
1  202  vsds_anpr4_17_890_rhs       False               NaT 2022-12-13 18:27:00
2  201  vsds_radar_17_700_rhs       False               NaT 2022-12-13 18:26:00
3  200  vsds_radar_17_300_rhs       False               NaT 2022-12-13 18:23:00
4  199   vsds_anpr4_1_000_rhs       False               NaT 2022-09-12 12:00:00
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转换后的JSON数据：

[
   {
      "id":203,
      "name":"vsds_anpr4_17_850_rhs",
      "is_healthy":false,
      "health_updated_at":"None",
      "created_at":1670956140000
   },
   {
      "id":202,
      "name":"vsds_anpr4_17_890_rhs",
      "is_healthy":false,
      "health_updated_at":"None",
      "created_at":1670956020000
   },
   {
      "id":201,
      "name":"vsds_radar_17_700_rhs",
      "is_healthy":false,
      "health_updated_at":"None",
      "created_at":1670955960000
   },
   {
      "id":200,
      "name":"vsds_radar_17_300_rhs",
      "is_healthy":false,
      "health_updated_at":"None",
      "created_at":1670955780000
   },
   {
      "id":199,
      "name":"vsds_anpr4_1_000_rhs",
      "is_healthy":false,
      "health_updated_at":"None",
      "created_at":1662984000000
   }
]

解决方法 #

方法1：使用to_json内置参数直接处理 #

利用date_format指定datetime输出格式，同时用default_handler处理NaT值：

import pandas as pd

json_result = df.to_json(
    orient="records",
    date_format='iso',
    default_handler=lambda x: None if pd.isna(x) else str(x),
    indent=2
)

• date_format='iso'：将datetime转为ISO标准字符串（如"2022-12-13T18:29:00"）
• default_handler：自定义空值处理，把NaT转为JSON的null而非"None"字符串

方法2：手动转换列格式后转JSON #

先将datetime列转为指定格式的字符串，同时处理NaT值：

import pandas as pd

# 转换created_at为目标格式字符串
df['created_at'] = df['created_at'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 将NaT转为None，避免JSON中出现"None"
df['health_updated_at'] = df['health_updated_at'].apply(
    lambda x: None if pd.isna(x) else x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
)

# 生成JSON
json_result = df.to_json(orient="records", indent=2)

这种方式可以完全自定义datetime的输出格式，比如你需要的"2022-12-13 18:29:00"格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ibrahim Khan