python - Python json 规范化 API 请求

Question

我收到 JSON 格式的数据，很难将它们转换成合适的格式。希望您能够帮助我。

import pandas as pd

from pandas.io.json import json_normalize

import requests

dataAPI = requests.get('here is the API URL')

print(dataAPI.json()) 

给我以下输出：

{'c': [277.775, 277.76, 277.65, 277.64, 277.5215], 'h': [277.89, 278.06, 277.98, 277.
76, 277.98], 'l': [277.67, 277.71, 277.59, 277.42, 277.472], 'o': [277.69, 277.795, 277.77, 277.66, 277.72], 's': 'ok', 't': [1587412320, 1587412380, 1587412440, 1587412500, 1587412560, 1587412620, ], 'v': [0, 142752, 133100, 259539, 0]}

我想创建一个包含以下列（跳过列）和浮点单元格值的数据框：

c| h| l| o| t| v

277.775| 277.89| 277.67| 277.69| 1587412320| 0

...

我尝试了一些类似的东西 json_normalize(dataAPI, 'c')

但这给了我一条错误消息 TypeError: byte indices must be integers or slices, not str

非常感谢您的帮助

标签： pythonjsonpandasnormalize

Answer 1

你必须定义你想要的列，而不仅仅是使用pandas.concat：

j = {'c': [277.775, 277.76, 277.65, 277.64, 277.5215], 'h': [277.89, 278.06, 277.98, 277.76, 277.98], 'l': [277.67, 277.71, 277.59, 277.42, 277.472], 'o': [277.69, 277.795, 277.77, 277.66, 277.72], 's': 'ok', 't': [1587412320, 1587412380, 1587412440, 1587412500, 1587412560, 1587412620, ], 'v': [0, 142752, 133100, 259539, 0]}
columns = {'c', 'h', 'l',  'o', 't', 'v'}
pd.concat([pd.DataFrame({k: v}) for k, v in j.items() if k in columns], axis=1)

输出：