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python - 如何将列表中的嵌套字典放入Dataframe？

问题描述

我正在尝试从交易所的 api 获取数据，我认为它在一个包含 dict 的列表中？所以我想创建一个表，带有名称、初始价格、价格、高、低等。问题：如何将它们转换为数据框格式？有作品的索引，pd.Dataframe但前提是它是一只股票。

pd.Series是我迄今为止最好的，看起来像这样：

1 {'BTC-ACM': {'initialprice': '0.00000390', 'pr...
0 {'BTC-AEON': {'initialprice': '0.00010617', 'p...

原始数据如下所示：

[{'BTC-ACM': {'initialprice': '0.00000380', 'price': '0.00000428', 'high': 
'0.00000510', 'low': '0.00000351', 'volume': '0.24647930', '
 bid': '0.00000433', 'ask': '0.00000465'}}, {'BTC-AEON': {'initialprice': 
'0.00010652', 'price': '0.00011040', 'high': '0.00013774', 'lo
 w': '0.00010616', 'volume': '1.17486173', 'bid': '0.00011040', 'ask': 
'0.00011867'}},....]

尝试使它成为这样的表：

Name   | InitialPrice |Price |High |Low|
BTC-ACM| 0.0000132    |0.123 |0.9  |0.2|
BTC-AEO| 0.2131243    |0.213 |0.2  |0.1|

标签： pythonpandas

解决方案

重塑您的数据，然后调用DataFrame.to_dict：

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {k : d[k] for d in data for k in d}, orient='index')


df[['initialprice', 'price', 'high', 'low']]

         initialprice       price        high         low
BTC-ACM    0.00000380  0.00000428  0.00000510  0.00000351
BTC-AEON   0.00010652  0.00011040  0.00013774  0.00010616

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