[Pandas] DataFrame을 JSON으로 저장하고 JSON을 DataFrame으로로드

삼체 문제내의 해의 계산은 사전에 끝나, 보존해 두는 것이 많기 때문에, 보존 방법에 대해 현시점에서 베스트인 수법을 기록.
구체적인 흐름으로서는 Python상에서 데이터 작성(주기, state, system name 등) → pandas.DataFrame을 작성 → DataFrame을 JSON으로 저장하고 나중에 JSON을 DataFrame으로 읽는다.

DataFrame을 JSON으로 내보내기

우선 DataFrame을 준비

이것을 JSON으로 저장하려면

path = "/data_storage/my_data.json"
dataframe.to_json(path, orient="index", indent="4", double_precision=15)

먼저 path 에 저장처와 파일명, 확장자(물론 .json)를 입력. 옵션에 대해서는 orient="index" 로 Series 마다 보존하고 있어 indend="4" 로 Series 마다 JSON 파일내에서 개행해 준다. 결과는 이런 느낌

{
    "0":{
        "mu":0.012150585609624,
        "system":"Earth_Moon",
        "family":"L2_Butterfly_Northern",
        "Period":11.555291205753774,
        "Jacobi":2.745412360915097,
        "Stability":1.000000000003475,
        "state_x":0.940999792653558,
        "state_y":-1.02198464448071e-21,
        "state_z":0.509474299789634,
        "state_vx":0.000000000000002,
        "state_vy":-0.12496802037539,
        "state_vz":0.000000000000028
    },
    "1":{
        "mu":0.012150585609624,
        "system":"Earth_Moon",
        "family":"L2_Butterfly_Northern",
        "Period":11.545291205753774,
        "Jacobi":2.747618763012661,
        "Stability":1.000000000003555,
        "state_x":0.942459953010378,
        "state_y":-5.01931178153858e-20,
        "state_z":0.507105298571933,
        "state_vx":0.000000000000002,
        "state_vy":-0.126877713881638,
        "state_vz":0.000000000000035
    },

JSON을 DataFrame으로로드

작성한 JSON을 읽을 때의 주의점으로서는, pd.read_json() 의 옵션에 저장했을 때와 같은 orient 의 옵션을 사용하는 것.

import pandas as pd
path = "/data_storage/my_data.json"
df_loaded = pd.read_json(path, orient="index")

이 orient가 올바르지 않으면 columns와 rows가 바뀌어 읽어 버린다 :