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将API响应转换为数据帧

urllib dataframe pandas python

M.Ali · 技术社区 · 5 年前

req = urllib.request.Request(url, body, headers)

try:
    response = urllib.request.urlopen(req)
    string = response.read().decode('utf-8')
    json_obj = json.loads(string)

返回以下内容:

{"forecast": [17.588294043898163, 17.412641963452206], 
    "index": [
            {"SaleDate": 1629417600000, "Type": "Type 1"}, 
            {"SaleDate": 1629504000000, "Type": "Type 2"}
        ]
}

Forecast                 SaleDate     Type
17.588294043898163       2021-08-16   Type 1
17.412641963452206       2021-08-17   Type 1

3 回复 | 直到 5 年前

mozway 5 年前

您可以使用以下命令。它使用 pandas.Series 将字典转换为列和 pandas.to_datetime

d = {"forecast": [17.588294043898163, 17.412641963452206], 
    "index": [
            {"SaleDate": 1629417600000, "Type": "Type 1"}, 
            {"SaleDate": 1629504000000, "Type": "Type 2"}
        ]
}

df = pd.DataFrame(d)
df = pd.concat([df['forecast'], df['index'].apply(pd.Series)], axis=1)
df['SaleDate'] = pd.to_datetime(df['SaleDate'], unit='ms')

输出:

    forecast   SaleDate    Type
0  17.588294 2021-08-20  Type 1
1  17.412642 2021-08-21  Type 2

sushanth 5 年前

list comprehension 将数据展平。

import pandas as pd

flatten = [
    {"forecast": j, **resp['index'][i]} for i, j in enumerate(resp['forecast'])
]

pd.DataFrame(flatten)

    forecast       SaleDate    Type
0  17.588294  1629417600000  Type 1
1  17.412642  1629504000000  Type 2

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