У меня в настоящее время есть DataFrame pandas, который содержит информацию в этом формате:
date new builds new houses new homes help to buy
0 2014-06-08 5 29 79 11
1 2014-06-15 5 30 79 11
2 2014-06-22 6 31 82 12
3 2014-06-29 5 31 82 12
4 2014-07-06 5 33 86 12
5 2014-07-13 5 33 88 13
6 2014-07-20 5 33 87 12
7 2014-07-27 5 33 86 13
8 2014-08-03 5 32 86 13
9 2014-08-10 6 31 83 12
10 2014-08-17 5 30 86 11
Я пытаюсь проанализировать эту информацию в Google Sheets через пакет gspread и использую функцию sheet.update_cell, но я продолжаюполучение ошибки
Объект типа int32 не поддерживает сериализацию JSON
, и единственная ссылка на этот тип данных, который я могу найти, - это значения в кадре данных.
Я пробовал df['new builds'].astype(int), но это просто сохраняет данные в этом столбце как тип int32, и я также попытался сначала преобразовать их в строку, а затем набрать int с df['new builds'].astype(str).astype(int), но не повезло.
Просто для дальнейшего ознакомления, это код, который я пытаюсь использовать, чтобы поместить все данные из DataFrame в лист
number_of_columns = len(data.columns)
number_of_rows = data.shape[0]
for i in range(0, len(keyword_list)):
column_loop = i + 1
type(column_loop)
for x in range(number_of_rows):
row_loop = x + 1
type(row_loop)
sheet.update_cell(column_loop, row_loop, data.loc[x,keyword_list[i]])