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我正在使用 Pandas 从 API 获取数据。 API 返回 JSON 格式的数据。但是,json 在数据框中有一些我不想要的值。由于这些值,我无法为数据框分配索引。以下是格式。
{
"Success": true,
"message": "",
"result": [{"id":12312312, "TimeStamp":"2017-10-04T17:39:53.92","Quantity":3.03046306,},{"id": 2342344, "TimeStamp":"2017-10-04T17:39:53.92","Quantity":3.03046306,}]}
我只对“结果”部分感兴趣。一种方法是使用 request.get(request_URL)
导入 json,然后在提取“结果”部分后,将结果转换为数据帧。第二种方法是使用 Pandas.read_json(JSON_URL)
导入数据,将返回的数据帧转换回 json,然后在提取“结果”部分后,将结果转换为数据帧。
还有其他方法吗?什么是最好的方法,为什么?谢谢。
最佳答案
使用json_normalize
:
import pandas as pd
df = pd.json_normalize(json['result'])
print (df)
Quantity TimeStamp id
0 3.030463 2017-10-04T17:39:53.92 12312312
1 3.030463 2017-10-04T17:39:53.92 2342344
也在这里工作:
df = pd.DataFrame(d['result'])
print (df)
Quantity TimeStamp id
0 3.030463 2017-10-04T17:39:53.92 12312312
1 3.030463 2017-10-04T17:39:53.92 2342344
对于 DatetimeIndex
转换列 to_datetime
和 set_index
:
df['TimeStamp'] = pd.to_datetime(df['TimeStamp'])
df = df.set_index('TimeStamp')
print (df)
Quantity id
TimeStamp
2017-10-04 17:39:53.920 3.030463 12312312
2017-10-04 17:39:53.920 3.030463 2342344
编辑:
加载数据的解决方案:
from urllib.request import urlopen
import json
import pandas as pd
response = urlopen("https://bittrex.com/api/v1.1/public/getmarkethistory?market=BTC-ETC")
json_data = response.read().decode('utf-8', 'replace')
d = json.loads(json_data)
df = pd.json_normalize(d['result'])
df['TimeStamp'] = pd.to_datetime(df['TimeStamp'])
df = df.set_index('TimeStamp')
print (df.head())
Quantity Total
TimeStamp
2017-10-05 06:05:06.510 3.579201 0.010000
2017-10-05 06:04:34.060 45.614760 0.127444
2017-10-05 06:04:34.060 5.649898 0.015785
2017-10-05 06:04:34.060 1.769847 0.004945
2017-10-05 06:02:25.063 0.250000 0.000698
另一种解决方案:
df = pd.read_json('https://bittrex.com/api/v1.1/public/getmarkethistory?market=BTC-ETC')
df = pd.DataFrame(df['result'].values.tolist())
df['TimeStamp'] = pd.to_datetime(df['TimeStamp'])
df = df.set_index('TimeStamp')
print (df.head())
Quantity Total
TimeStamp
2017-10-05 06:11:25.100 5.620957 0.015704
2017-10-05 06:11:11.427 22.853546 0.063851
2017-10-05 06:10:30.600 6.999213 0.019555
2017-10-05 06:10:29.163 20.000000 0.055878
2017-10-05 06:10:29.163 0.806039 0.002252
关于python - Pandas .read_json(JSON_URL),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46578128/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!