Панды `read_json` функция преобразует строки в DateTime объекты даже` convert_dates = false` атр указан

Question

У меня есть следующий JSON:

[{ 
"2016-08": 1355, 
"2016-09": 2799, 
"2016-10": 2432, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 1475, 
"2016-09": 1968, 
"2016-10": 1375, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 3097, 
"2016-09": 1244, 
"2016-10": 2339, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 1305, 
"2016-09": 1625, 
"2016-10": 3038, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 1530, 
"2016-09": 4385, 
"2016-10": 2369, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 3515, 
"2016-09": 4532, 
"2016-10": 2497, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 1539, 
"2016-09": 1276, 
"2016-10": 4378, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 4989, 
"2016-09": 3143, 
"2016-10": 2075, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 3357, 
"2016-09": 2745, 
"2016-10": 1592, 
"2016-11": 0 
}, { 
"2016-08": 3224, 
"2016-09": 2694, 
"2016-10": 3958, 
"2016-11": 0 
}] 

Когда я называю pandas.read_json(JSON, convert_dates=False) я получаю следующий результат:

Как вы можете видеть, все столбцы были преобразованы автоматически. Что я использую неправильно?

Я использую python3.5 и панда 0.18.1

Answer 1

Вам нужен параметр convert_axes=False в read_json:

df = pd.read_json('file.json', convert_axes=False) 
print (df) 
    2016-08 2016-09 2016-10 2016-11 
0  1355  2799  2432  0 
1  1475  1968  1375  0 
2  3097  1244  2339  0 
3  1305  1625  3038  0 
4  1530  4385  2369  0 
5  3515  4532  2497  0 
6  1539  1276  4378  0 
7  4989  3143  2075  0 
8  3357  2745  1592  0 
9  3224  2694  3958  0 

convert_dates=False работа, если значение не преобразуется в index или columns:

[{ 
    "2016-08": "2016-08", 
    "2016-09": 2799, 
    "2016-10": 2432, 
    "2016-11": 0 
}, { 
    "2016-08": 1475, 
    "2016-09": 1968, 
    "2016-10": 1375, 
    "2016-11": 0 
}, 
... 
... 

#1355 changed to '2016-08' 
df = pd.read_json('file.json', convert_dates=False) 
print (df) 
    2016-08-01 2016-09-01 2016-10-01 2016-11-01 
0 2016-08  2799  2432   0 
1  1475  1968  1375   0 
2  3097  1244  2339   0 
3  1305  1625  3038   0 
4  1530  4385  2369   0 
5  3515  4532  2497   0 
6  1539  1276  4378   0 
7  4989  3143  2075   0 
8  3357  2745  1592   0 
9  3224  2694  3958   0 

Если использовать оба параметра:

df = pd.read_json('file.json', convert_dates=False, convert_axes=False) 
print (df) 
    2016-08 2016-09 2016-10 2016-11 
0 2016-08  2799  2432  0 
1  1475  1968  1375  0 
2  3097  1244  2339  0 
3  1305  1625  3038  0 
4  1530  4385  2369  0 
5  3515  4532  2497  0 
6  1539  1276  4378  0 
7  4989  3143  2075  0 
8  3357  2745  1592  0 
9  3224  2694  3958  0