python - 将嵌套 JSON 文件提取到数据框中 - python

Question

我正在尝试将 JSON 转换为仅包含价格信息的数据帧。我了解 API 过程以及如何获取 JSON，但是我需要放入数据帧中的数据是嵌套在列表中的一系列字典，该列表嵌套在一个字典中，该字典又嵌套在另一个字典中，该字典进一步嵌套在另一个字典中。我想让数据框将列作为价格列表的键。我对 Python 还很陌生，所以这非常具有挑战性。不确定是否有可能——深雏鸟。

我已经提供了我的 yahoofinancials API 代码和 JSON 输出变量的片段。谢谢你的帮助。

打印的值如下所示，我正在尝试获取包含所有数据的价格部分(还有更多实例，但这是为了显示价格在 JSON 中的位置)。

from yahoofinancials import YahooFinancials
raw_data = YahooFinancials('CL=F')
raw_data = raw_data.get_historical_price_data("2017-07-23", "2019-02-13", "weekly")
print(raw_data.values())

dict_values([{'eventsData': {}, 'firstTradeDate': {'formatted_date': '2018-07-23', 'date': 1532318400}, 'currency': 'USD', 'instrumentType': 'FUTURE', 'timeZone': {'gmtOffset': -18000}, 'prices': [{'date': 1532318400, 'high': 69.91999816894531, 'low': 0.0, 'open': 69.19000244140625, 'close': 68.94000244140625, 'volume': 1060185822, 'adjclose': 68.94000244140625, 'formatted_date': '2018-07-23'}, {'date': 1532923200, 'high': 70.43000030517578, 'low': 66.91999816894531, 'open': 68.87000274658203, 'close': 68.5999984741211, 'volume': 1108305118, 'adjclose': 68.5999984741211, 'formatted_date': '2018-07-30'}

希望将所有“价格”数据(日期、最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量、adjclose、formatted_date)放入一个数据框中，然后我可以使用 Pandas 和 NumPy 进行操作。

Answer 1

from yahoofinancials import YahooFinancials
import pandas as pd

raw_data = YahooFinancials('CL=F')
raw_data = raw_data.get_historical_price_data("2017-07-23", "2019-02-13", "weekly")
df = pd.DataFrame(raw_data['CL=F']['prices'])