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python - Python suds通过soap请求导入pandas获取数据 - 定义列和行

问题描述

我正在使用 suds 从 wsdl 获取数据，并且已成功从相应服务获取数据。现在作为回应，我有以下数据，即“sudsobject”

(rowset){item[] = ](row){]item[] = (column){name = "client_hi"value = "01.129"},(column){name = "vendor_hi"value = "01.199"(column){name = "src_bill_time"value = "1521.37"},},(row){item[] = (column){name = "client_hi"value = "01.129"},(column){name = "vendor_hi"value = None},(column){name = "src_bill_time"value = None},},(row){item[] = (column){name = "client_hi"value = "01.129"},(column){name = "vendor_hi"value = "01.196"},(column){name = "src_bill_time"value = "898.88"},}

现在，我需要一个 Pandas 中的数据框，其中包含“名称”作为列，包含 3 个“行”，每个单元格内都有“值”的数据。

要求的输出：

client_hi,vendor_hi,src_bill_time
1.129,1.199,1521.37
1.129,None,None
1.129,1.196,898.88

另外，我可以将其转换为 json 序列化格式：

{'item': [{'name': 'client_hi', 'value': '01.129'}, {'name': 'vendor_hi', 'value': '01.199'}, {'name': 'src_bill_time', 'value': '1521.37'},]}

{'item': [{'name': 'client_hi', 'value': '01.129'}, {'name': 'vendor_hi', 'value': 'None'}, {'name': 'src_bill_time' , 'value': 'None'},]} {'item': [{'name': 'client_hi', 'value': '01.129'}, {'name': 'vendor_hi', 'value': ' 1.196'}, {'name': 'src_bill_time', 'value': '898.88'},]}

但是，我仍在寻找一种方法来创建一个数据表，该数据表要导入包含在“名称”作为列的熊猫中，包括 3 个“行”，每个单元格内都有“值”的数据。（如上面的“请求输出”）

标签： pythonpandassudssoapheader

解决方案

我找到了解决方案。我不得不将 suds 对象转换为 JS 序列号：

def recursive_asdict(d):
"""Convert Suds object into serializable format."""
out = {}
for k, v in asdict(d).items():
    if hasattr(v, '__keylist__'):
        out[k] = recursive_asdict(v)
    elif isinstance(v, list):
        out[k] = []
        for item in v:
            if hasattr(item, '__keylist__'):
                out[k].append(recursive_asdict(item))
            elif not isinstance(item, list):
                out[k] = item
            else:
                out[k].append(item)
    else:
        out[k] = v
return out

并给出了问题中提到的格式： {'item': [{'name'... 之后，使用正则表达式，转换为 python 列表，删除一些字符和“值”和“名称”，这给了我以下格式：

[{'client_hi':  '01.129','vendor_hi':  '01.199' ,src_bill_time',  '1521.37',}]

最后使用熊猫

import pandas
df=pd.DataFrame(my_customized_list)

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