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我有一個 csv 檔, 使用 json 轉換後再轉換回來後發現它會自動幫我把行列做排序, 但是我想維持原本的欄位順序, 請問我該怎麼處理? https://imgur.com/a/0KTnp 附圖最左為我原始csv檔案,中跟右為轉換後行列排序被打亂的csv (希望轉換過後重新輸出的csv還是能跟最左一樣) 以下為我的 code: import json import pandas from pandas.io.json import json_normalize dataFrame_Price = pandas.read_csv(r"C:\price.csv") dataFrame_Price = dataFrame_Price.set_index("ItemName") Jstr_Price = dataFrame_Price.to_json() data = pandas.read_json(Jstr_Price) data.to_csv(r"Result.csv") print data --



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※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1511855244.A.A58.html
1F:推 TitanEric: 純粹問一下 為什麼欄位順序這麼重要? csv或json其實都 11/28 15:56
2F:→ TitanEric: 可以用dict方式load進來讀值 尤其你有column name 更方 11/28 15:56
3F:→ TitanEric: 便 11/28 15:56
4F:→ m87dd05: 我只是好奇為什麼順序會被打亂,是因為它有預設什麼參數 11/28 16:19
5F:→ m87dd05: 我不知道的嗎?另外T大可以請教你用 column name 的方法是 11/28 16:20
6F:→ m87dd05: 是指什麼意思嗎?因為我現在的方法是為了要把很多個像這 11/28 16:20
7F:→ m87dd05: 樣的csv檔,傳到一個空間,但是此空間只接受字串,所以 11/28 16:21
8F:→ m87dd05: 我想說那我把一個一個csv用 json 去轉再存入 dict後再次 11/28 16:21
9F:→ m87dd05: 用json去把dict轉換再上傳,之後如果需要用時就再把它下 11/28 16:21
10F:→ m87dd05: 載下來轉回原本的型態 11/28 16:21
11F:推 f496328mm: 我印象中,欄位是按照a-z去自動排的,可以再下指令讓 11/28 16:53
12F:→ f496328mm: 欄位順序變成你要的 11/28 16:53
13F:推 TitanEric: 我有個想法是 直接將csv的每個row直接轉成字串 可以嗎 11/28 17:25
14F:→ TitanEric: ? 這樣就可以保留順序 11/28 17:25
15F:→ TitanEric: csv有column name的好處是可以直接用csv裡面的DictRead 11/28 17:28
16F:→ TitanEric: er讀檔 就可以直接用類似row["name"]的方式讀那個row的 11/28 17:28
17F:→ TitanEric: column值 11/28 17:28
18F:→ BigBank: json存成dict的話,dict本身就不保證順序,因此會亂 11/28 21:05
19F:推 TitanEric: 樓上沒錯 經hash過不保證保留順序 11/29 08:47
20F:→ m87dd05: 但我現在僅是dataframe轉json再轉回dataframe順序還是被 11/29 09:02
21F:→ m87dd05: 打亂說(還沒用dict) 11/29 09:02
22F:推 Sunal: json只是個格式而以 進到pandas還是會被轉成dict再存到 11/29 09:22
23F:→ Sunal: DataFrame 11/29 09:23
24F:→ Sunal: json只是個text的格式而已 11/29 09:23
25F:→ Sunal: 但是dataframe會做排序 用字串排吧 忘了 11/29 09:26
26F:→ Sunal: http://bit.ly/2AJ1utk 可以看這 11/29 09:27
27F:→ m87dd05: 感謝S大,此方法針對單一csv可行,但是如果是針對dict似 11/29 11:55
28F:→ m87dd05: 似乎就不行了,JSON data had unexpected key(s) 11/29 11:55
29F:→ m87dd05: 少轉一次json,感謝大家,感謝S大 11/29 13:49







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