Python 数据库表不可JSON序列化

我正在Jupyter笔记本中为一个使用Ibm Watson的机器学习项目设置一些python代码，当我尝试从Postgresql数据库表添加数据时，我不断得到一个TypeError不是JSON可序列化的

以下是为清晰起见的完整输出：

TypeError:                                           description
0   Lorem ipsum sjvh  hcx bftiyf,  hufcil, igfgvju...
1   Lorem ajjgvc wiufcfboitf iujcvbnb hjnkjc  ivjh...
2   Lorem aiv ibveikb jvk igvcib ok blnb v  hb b h...
3   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
4   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
5   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
6   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
7   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
8   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
9   Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb...
10  Lorem sivbnogc hbiuygv bnjiuygv bmkjygv nmjhgv...  is not JSON serializable

这是我的python代码，它部署了ML模型来分析这些数据，如您所见，这些数据是随机的句子，但在测试后将是产品描述：

from watson_developer_cloud import NaturalLanguageClassifierV1
import pandas as pd
import psycopg2


# Connecting to my database.
conn_string = 'host={} port={}  dbname={}  user={}  password={}'.format('159.***.20.***', 5432, 'searchdb', 'lcq09', 'Mys3cr3tPass')
conn_cbedce9523454e8e9fd3fb55d4c1a52e = psycopg2.connect(conn_string)
data_df_1 = pd.read_sql('SELECT description from public."search_product"', con=conn_cbedce2drf563454e8e9fd3fb8776fgh2e)

# Connecting to the ML model.
natural_language_classifier = NaturalLanguageClassifierV1(
    iam_apikey='TB97dFv8Dgug6rfi945F3***************'
)

# Apply the ML model to db datas
classes = natural_language_classifier.classify('9841d0z5a1-ncc-9076', data_df_1)
print(json.dumps(classes, indent=2)) # Pretty sure the error is happening here

我怎样才能解决这个问题

编辑1:

---

我尝试打印此方法：

print（data\u df\u 1.to\u json（））

查看格式现在是否为json格式，这是我得到的输出：

{“description:{“0:“Lorem ipsum sjvh hcx bftiyf，hufcil，igfgvjuoigv gvj ifcil，ghn fgbcggtc yfctg h vgchbvju.”，“1:“Lorem ajgvc wiufcfboitf iujcvbnb hjkjc ivjh oikgjvn uhhhhhhhhhhhhhhhhgv m，khbgv mkjhhhhgv.”，“2:”“Lorem aiv ibveikb jvk igvcib ok blnb v hb b hb bn JB bhb bhn bn vf vbgfc vbgv nb nbh nj mjhbv mkjhbv nmjhgbv nmkn”，“3”：“Lorem jsvc smc cbd ciecdbbc d vd bcvdvbj obcvb j dvx”，“4”：“Lorem jsvc smc cbd cbd cbd BCD BCVDJ OB VCB VCB j dvx”，“5”：“Lorem jsvc smc CIDBC cbd BCD VCB VCB BCB VCB BCB VCB dvx代码”>

但我现在在添加此方法时遇到了这个错误：
classes=natural\u language\u classifier.classify（'9841d0z5a1-ncc-9076'，data\u df\u 1.to\u json（））
打印（json.dumps（classes，indent=2））
到
类中：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-e72fac39b809> in <module>()
      1 classes = natural_language_classifier.classify('998520s521-nlc-1398', data_df_1.to_json())
----> 2 print(json.dumps(classes, indent=2))

/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/__init__.py in dumps(obj, skipkeys, ensure_ascii, check_circular, allow_nan, cls, indent, separators, default, sort_keys, **kw)
    235         check_circular=check_circular, allow_nan=allow_nan, indent=indent,
    236         separators=separators, default=default, sort_keys=sort_keys,
--> 237         **kw).encode(obj)
    238 
    239 

/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py in encode(self, o)
    198         chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
    199         if not isinstance(chunks, (list, tuple)):
--> 200             chunks = list(chunks)
    201         return ''.join(chunks)
    202 

/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py in _iterencode(o, _current_indent_level)
    434                     raise ValueError("Circular reference detected")
    435                 markers[markerid] = o
--> 436             o = _default(o)
    437             yield from _iterencode(o, _current_indent_level)
    438             if markers is not None:

/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py in default(self, o)
    177 
    178         """
--> 179         raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
    180 
    181     def encode(self, o):

TypeError: <watson_developer_cloud.watson_service.DetailedResponse object at 0x7f64ee350240> is not JSON serializable

TypeError回溯（最近一次调用）
在（）
1类=自然语言分类器。分类（'998520s521-nlc-1398'，数据为1.to_json（）
---->2个打印（json.dumps（类，缩进=2））
/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/__init__.py转储（obj、skipkeys、sure_ascii、check_circular、allow_nan、cls、indent、separator、default、sort_key、**kw）
235检查循环=检查循环，允许循环=允许循环，缩进=缩进，
236分隔符=分隔符，默认值=默认值，排序键=排序键，
-->237**kw）.编码（obj）
238
239
/encode中的opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py（self，o）
198 chunks=self.iterencode（o，\u one\u shot=True）
199如果不存在（块，（列表，元组））：
-->200块=列表（块）
201返回“”。加入（块）
202
/opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py in_iterencode（o，当前缩进级）
434提升值错误（“检测到循环参考”）
435标记[markerid]=o
-->436 o=_默认值（o）
437从_iterencode（o，_当前_缩进_级别）得到的收益率
438如果标记不是无：
/默认为opt/conda/envs/DSX-Python35/lib/python3.5/json/encoder.py（self，o）
177
178         """
-->179 raise TypeError（repr（o）+“不可JSON序列化”）
180
181 def编码（自身，o）：
TypeError:不可序列化JSON

-

正如您在代码中看到的，我想在数据库中的描述表中部署一个机器学习文本分类器

我可以用下面的代码对一个句子进行分类，但我想对整个数据库的描述表进行分类：

classes=natural\u language\u classifier.classify（'998260x551-nlc-1018'，'今天有多热？'））
打印（json.dumps（classes.result，indent=2））

这就是为什么我用dataframe
data\u df\u 1
替换了这个句子，您需要将表转换为特定的JSON格式，并使用
classify\u collection（）
方法，如中的示例所示

导入json
从ibm_watson导入自然语言分类器1
自然语言分类器=自然语言分类器v1(
iam_apikey='{apikey}'，
url='{url}'）
classes=自然语言分类器。分类集合（'10D41B-nlc-1'，[{'text'：'今天有多热？}，{'text'：'外面热吗？}]）。获取结果（）
打印（json.dumps（类，缩进=2））
有一个
df.to_json（）
方法。谢谢你的回答，我应该把这个方法放在哪里？你能举个例子吗？我试着打印这个方法：
print（data\u df\u 1.to\u json（））
，结果是：@Iocq请回答你的问题，而不是在评论中发帖。你想用json做什么？谢谢你的回答@reportgunner！如何用数据库表中名为：
data_df_1
？的描述数据替换文本值？尝试添加以下内容：[{'text'：data_df_1.to_json（）}]，但出现以下错误：
WatsonApiException:error:Not found，code:404，信息：{'description'：'Classifier Not found'，X-dp-watson-tran-id:gateway02-126492285，X-global-transaction-id:ffea405d5ce6876fb574bfd
您知道我的表名是否需要为“文本”而不是“说明”吗？