Python 为什么pandas.read_json读取的字符串整数不正确？

我不是那种喜欢夸大其词的人，但我真的被这个错误难住了，我相信你也会的

下面是一个简单的json对象：

[
    {
        "id": "7012104767417052471",
        "session": -1332751885,
        "transactionId": "515934477",
        "ts": "2019-10-30 12:15:40 AM (+0000)",
        "timestamp": 1572394540564,
        "sku": "1234",
        "price": 39.99,
        "qty": 1,
        "ex": [
            {
                "expId": 1007519,
                "versionId": 100042440,
                "variationId": 100076318,
                "value": 1
            }
        ]
    }
]

现在，我将文件保存到ex.json中，然后执行以下python代码：

import pandas as pd

df = pd.read_json('ex.json')

当我看到数据帧时，我的id值已从“7012104767417052471”更改为“7012104767417052160”

有人知道python为什么会这样做吗？我在node、js甚至excel中试用了它，在其他方面都很不错

如果我这样做，我会得到正确的id：

with open('Siva.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)
df = json_normalize(data)

但我想理解为什么熊猫不能以一种奇怪的方式正确处理json

这是一个已知的问题：

• 自2018-04-04年以来，这一直是一个公开的问题
• 如问题中所述。明确指定

  dtype

  以获得正确的数字

将熊猫作为pd导入
df=pd.read_json（'test.json'，dtype={'id'：'int64'}）
id会话事务id ts时间戳sku价格数量ex
7012104767417052471-1332751885 515934477 2019-10-30 12:15:40上午（+0000）2019-10-30 00:15:40.564 1234 39.991[{'expId'：1007519，'versionId'：100042440，'variationId'：100076318，'value'：1}]