Кодер Python NaN JSON

Это, похоже, достигает моей цели:

 import simplejson >>> simplejson.dumps(d, ignore_nan=True) Out[3]: '{"a": 1, "c": 3, "b": 2, "e": null, "f": [1, null, 3]}' 

К сожалению, вам, вероятно, нужно использовать предложение @ Bramar. Вы не сможете использовать это напрямую. Документация для кодера JSON Python гласит:

Если указано, значение по умолчанию – это функция, которая вызывается для объектов, которые иначе не могут быть сериализованы

Ваш метод NanConverter.default даже не вызывается, поскольку кодер JSON от Python уже знает, как сериализовать np.nan . Добавьте несколько операторов печати – вы увидите, что ваш метод даже не вызывается.

1. Как отмечает @Gerrat, ваши dumps(d, cls=NanConverter) к сожалению, не будут работать.

2. @ Alexander simplejson.dumps(d, ignore_nan=True) работает, но вводит дополнительную зависимость ( simplejson ).

Если ввести другую зависимость (панды):

3. Еще одно очевидное решение – это dumps(pd.DataFrame(d).fillna(None)) , но Pandas issue 1972 отмечает, что d.fillna(None) будет иметь непредсказуемое поведение:

   Обратите внимание, что fillna(None) эквивалентно fillna() , что означает, что параметр значения не используется. Вместо этого он использует параметр метода, который по умолчанию является прямым заполнением.

4. Вместо этого используйте DataFrame.where :

    df = pd.DataFrame(d) dumps(df.where(pd.notnull(df), None))) 

simplejson выполнит правильную работу здесь, но есть еще один дополнительный флаг, включая:

Попробуйте использовать simplejson:

 pip install simplejson 

Затем в коде:

 import simplejson response = df.to_dict('records') simplejson.dumps(response, ignore_nan=True,default=datetime.datetime.isoformat) 

Флаг ignore_nan будет корректно обрабатывать все преобразования NaN -> null

Флаг по умолчанию позволит simplejson правильно анализировать ваши даты .