如何解决Pandas中sort_values后pd.to_datetime转JSON格式异常？

我之前也碰到过一模一样的情况！Pandas默认会把datetime对象序列化成毫秒级的Unix时间戳，这就是你看到那些长串数字的原因。好在解决起来很简单，给你两种实用方案：

方案1：直接在to_json()里指定日期格式 #

只需要给to_json()方法加个date_format参数，就能让日期输出成可读性强的字符串：

输出ISO 8601格式（推荐） #

这种格式是通用的标准日期字符串，兼容性最好：

bot5 = data.sort_values('Amount', ascending=True)[['Time','Region','Amount','Class']].tail(N).reset_index()
print(bot5.to_json(orient='records', date_format='iso'))

输出示例会变成：

[{"Time":"2014-07-08T00:00:00Z","Amount":25691.16,"Region":"south"},...]

自定义日期格式 #

如果想要更贴合需求的格式（比如YYYY-MM-DD），直接把格式字符串传给date_format就行：

print(bot5.to_json(orient='records', date_format='%Y-%m-%d'))

输出的日期就会是"2014-07-08"这样的形式。

方案2：先把datetime列转成字符串再转JSON #

如果需要更精细的格式控制（比如带时分秒的YYYY-MM-DD HH:MM:SS），可以先把datetime列手动转换成字符串，再导出JSON：

# 先将Time列转成指定格式的字符串
bot5['Time'] = bot5['Time'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 再导出JSON
print(bot5.to_json(orient='records'))

注意：两种方案都需要确保你的Time列已经是datetime类型（你已经用pd.to_datetime()处理过，这一步没问题）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sujithra deepak