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背景：

JSON字符串

解析代码

解决方案

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背景：

在使用pandas read_json方法读取JSON存为Excel文件时，发现Excel中order_no的值与JSON字符串中的值不一致，开始怀疑是Excel保存精度问题，但是Excel输出实际为字符串格式应该不会存在精度问题，后面直接在输出Excel文件前打印pandas 对象该列值，发现在pandas中该值就已经不准了，所以初步判断是pandas的问题，因为之前也遇到过pandas自动把unix时间戳转换了，问题在于在读取 JSON 数据时，Pandas 可能会根据数据的值自动推断数据类型，导致长数字被解释为整数类型而不是字符串类型。

JSON字符串

order_list = [{"order_no": "240422237466696605",},{"order_no": "240423098951422944",},{"order_no": "240423138116796702",}]

  

使用pandas输出order_no发现输出的order_no与字符串中的值不一致。输出结果：

0    2404222374666966081    2404230989514229442    240423138116796704

解析代码

            order_json = json.dumps(order_list, indent=2)print(order_json)es_pd = pd.read_json(StringIO(order_json), convert_dates=False)# 240422237466696605等长数字pandas处理时会丢失精度，需要转换为字符串print('------------------------------')print(es_pd['order_no'])print('------------------------------')

由于在输出前并没有对order_no做任何计算，所以判断是pandas字段对数据进行了转换，查看read_json方法源码，发现可以指定列数据类型

dtype : bool or dict, default NoneIf True, infer dtypes; if a dict of column to dtype, then use those;if False, then don't infer dtypes at all, applies only to the data.For all ``orient`` values except ``'table'``, default is True.

解决方案

那我们指定order_no数据类型看看：

es_pd = pd.read_json(StringIO(order_json), convert_dates=False, dtype={'order_no': str})

重新运行代码查看输出：

0    2404222374666966051    2404230989514229442    240423138116796702Name: order_no, dtype: object

可以发现输出结果是正确的