我正在努力将JSON API响应转换为pandas Dataframe对象.我已经阅读了类似问题/文档的答案,但没有任何帮助.我最接近的尝试如下:
r = requests.get('https://api.xxx')
data = r.text
df = pd.read_json(data, orient='records')
返回以下格式:
0 {'type': 'bid', 'price': 6.193e-05, ...},
1 {'type': 'bid', 'price': 6.194e-05, ...},
3 {'type': 'bid', 'price': 6.149e-05, ...} etc
数据的原始格式为:
{'abc': [{'type': 'bid',
'price': 6.194e-05,
'amount': 2321.37952545,
'tid': 8577050,
'timestamp': 1498649162},
{'type': 'bid',
'price': 6.194e-05,
'amount': 498.78993587,
'tid': 8577047,
'timestamp': 1498649151},
...]}
我很高兴能够获得良好的文档资料.
解决方法:
我想你需要json_normalize
:
from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(d, 'abc')
print (df)
amount price tid timestamp type
0 2321.379525 0.000062 8577050 1498649162 bid
1 498.789936 0.000062 8577047 1498649151 bid
对于多个键,可以使用concat
with list comprehension和DataFrame构造函数:
d = {'abc': [{'type': 'bid', 'price': 6.194e-05, 'amount': 2321.37952545, 'tid': 8577050, 'timestamp': 1498649162}, {'type': 'bid', 'price': 6.194e-05, 'amount': 498.78993587, 'tid': 8577047, 'timestamp': 1498649151}],
'def': [{'type': 'bid', 'price': 6.194e-05, 'amount': 2321.37952545, 'tid': 8577050, 'timestamp': 1498649162}, {'type': 'bid', 'price': 6.194e-05, 'amount': 498.78993587, 'tid': 8577047, 'timestamp': 1498649151}]}
df = pd.concat([pd.DataFrame(v) for k,v in d.items()], keys=d)
print (df)
amount price tid timestamp type
abc 0 2321.379525 0.000062 8577050 1498649162 bid
1 498.789936 0.000062 8577047 1498649151 bid
def 0 2321.379525 0.000062 8577050 1498649162 bid
1 498.789936 0.000062 8577047 1498649151 bid
标签:python,pandas,json 来源: https://codeday.me/bug/20191002/1840876.html
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