Python 当存在空值时，json_normalize将int转换为float

我试图使用

json\u normalize

将一些json扁平化为一个数据帧。如果没有空值，它将按预期工作：

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

json = [{"test": 1}, {"test": 2}, {"test": 3}]

df = json_normalize(json)

print(df)

返回：

   test
0     1
1     2
2     3

但是，如果我将

{“test”：3}

更改为

{“test”：None}

，则以下int64数据对象将转换为float64类型：

   test
0   1.0
1   2.0
2   NaN

---

有人找到了解决这个问题的方法吗？

这是因为整数不能是NaN类型

一种解决方法是将所有内容保持为字符串：

json = [{"test": "1"}, {"test": "2"}, {"test": "None"}]

你会得到

   test
0     1
1     2
2  None

---

同意，如果要保留“无”，请转换为字符串。否则，您也可以删除NaN，然后将其转换回整数