如果您试图使用json格式将panda数据帧写入文件，我建议您这样做

destination='filepath'
saveFile = open(destination, 'w')
saveFile.write(df.to_json())
saveFile.close()

json.dump(data, open('data.txt', 'wb'))

我会对前面提到的答案稍作修改，即编写一个经过修饰的JSON文件，人眼可以更好地阅读。为此，将sort_keys传递为True，并用4个空格字符缩进，就可以开始了。还要注意确保ascii代码不会写入JSON文件：

with open('data.txt', 'w') as out_file:
     json.dump(json_data, out_file, sort_keys = True, indent = 4,
               ensure_ascii = False)

JSON数据可以按如下方式写入文件

hist1 = [{'val_loss': [0.5139984398465246],
'val_acc': [0.8002029867684085],
'loss': [0.593220705309384],
'acc': [0.7687131817929321]},
{'val_loss': [0.46456472964199463],
'val_acc': [0.8173602046780344],
'loss': [0.4932038113037539],
'acc': [0.8063946213802453]}]

写入文件：

with open('text1.json', 'w') as f:
     json.dump(hist1, f)

在将字典作为json写入文件之前，必须使用json库将该字典转换为json字符串。

import json

data = {
    "field1":{
        "a": 10,
        "b": 20,
    },
    "field2":{
        "c": 30,
        "d": 40,
    },
}

json_data = json.dumps(json_data)

此外，您还可以向json数据添加缩进以使其看起来更漂亮。

json_data = json.dumps(json_data, indent=4)

如果要在转换为json之前对密钥进行排序，

json_data = json.dumps(json_data, sort_keys=True)

您也可以使用这两者的组合。

有关更多功能，请参阅此处的json文档

最后，您可以写入一个json文件

f = open('data.json', 'wb')
f.write(json_data)

对于喜欢oneliner的人（因此，with语句不是一个选项），一个比留下悬空打开的文件描述符更干净的方法是使用pathlib中的write_text并执行以下操作：

pathlib.Path("data.txt").write_text(json.dumps(data))

在某些情况下，这在不允许语句的上下文中很有用，例如：

[pathlib.Path(f"data_{x}.json").write_text(json.dumps(x)) for x in [1, 2, 3]]

我并不是说它应该优先于使用（而且可能会慢一些），只是另一种选择。