解决Pandas to_json()中文乱码,转化为json数组的问题

当使用Pandas中的to_json()函数将DataFrame转换为JSON数组时，可能会遇到中文乱码的情况。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 设置json.dumps()的参数，用“ensure_ascii=False”来禁用ascii码的输出，从而将中文以原样输出。示例如下：

import pandas as pd
import json

df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [18, 19]})
json_data = json.loads(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))
print(json_data)

上述代码中，使用了json.loads()函数将转换后的JSON字符串再次解析为一个字典型的JSON数据，这样中文就能被正确输出。

1. 使用pandas.json_normalize()函数对转换后的JSON数据进行规范化，这样就能够得到一个更为规整的JSON格式，避免了中文乱码。示例如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [18, 19]})
json_data = df.to_dict(orient='records')
json_data = pd.json_normalize(json_data)
print(json_data)

上述代码中，使用了pd.json_normalize()函数对已经转换后的JSON数据进行规范化，将其变为一个更加规整的JSON格式，从而避免了中文乱码。

总的来说，以上两种方法都可以解决Pandas to_json()中文乱码的问题，具体选择哪种方法可以根据实际需要进行选择。