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我正在尝试使用 python 将嵌套的 json 内容转换为数据帧:
{
"end_date":"2023-02-02-00:00",
"price":{
"2023-01-30":{
"CHFEUR":{
"close":0.99612,
"high":0.99939,
"low":0.99408,
"open":0.99925
},
"CHFUSD":{
"close":1.08098,
"high":1.08884,
"low":1.08041,
"open":1.08579
},
"EURUSD":{
"close":1.08518,
"high":1.0914,
"low":1.08393,
"open":1.08609
}
},
"2023-01-31":{
"CHFEUR":{
"close":1.00489,
"high":1.00532,
"low":0.99497,
"open":0.99684
},
"CHFUSD":{
"close":1.09152,
"high":1.09269,
"low":1.0769,
"open":1.08127
},
"EURUSD":{
"close":1.08626,
"high":1.0875,
"low":1.08022,
"open":1.08498
}
},
"2023-02-01":{
"CHFEUR":{
"close":1.00156,
"high":1.00507,
"low":0.9997,
"open":1.00493
},
"CHFUSD":{
"close":1.10089,
"high":1.10213,
"low":1.09005,
"open":1.09204
},
"EURUSD":{
"close":1.09892,
"high":1.10013,
"low":1.08525,
"open":1.08637
}
},
"2023-02-02":{
"CHFEUR":{
"close":1.0037,
"high":1.00633,
"low":0.99968,
"open":1.00113
},
"CHFUSD":{
"close":1.09513,
"high":1.10353,
"low":1.09439,
"open":1.1
},
"EURUSD":{
"close":1.0911,
"high":1.10332,
"low":1.08855,
"open":1.09893
}
}
},
"start_date":"2023-01-30-00:00"
}
这个想法是用以下方式提取数据框:
我尝试使用转置,但此后我无法从每个值的内容中提取值“open”:
response = requests.get(url, params=querystring)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['price']).transpose().reset_index().rename(columns={'index': 'date'})
print(df)
date CHFEUR CHFUSD EURUSD
2023-01-30 {'close': 0.99612, 'high': 0.99939, 'low': 0.9... {'close': 1.08098, 'high': 1.08884, 'low': 1.0... {'close': 1.08518, 'high': 1.0914, 'low': 1.08...
2023-01-31 {'close': 1.00489, 'high': 1.00532, 'low': 0.9... {'close': 1.09152, 'high': 1.09269, 'low': 1.0... {'close': 1.08626, 'high': 1.0875, 'low': 1.08...
2023-02-01 {'close': 1.00156, 'high': 1.00507, 'low': 0.9... {'close': 1.10089, 'high': 1.10213, 'low': 1.0... {'close': 1.09892, 'high': 1.10013, 'low': 1.0...
2023-02-02 {'close': 1.0037, 'high': 1.00633, 'low': 0.99... {'close': 1.09513, 'high': 1.10353, 'low': 1.0... {'close': 1.0911, 'high': 1.10332, 'low': 1.08...
知道如何仅提取嵌套 json 内容中的“open”值吗?
谢谢!
最佳答案
如果你只想使用 pandas ;-)
pd.DataFrame(data['price']).stack().str.get('open').unstack(0)
CHFEUR CHFUSD EURUSD
2023-01-30 0.99925 1.08579 1.08609
2023-01-31 0.99684 1.08127 1.08498
2023-02-01 1.00493 1.09204 1.08637
2023-02-02 1.00113 1.10000 1.09893
关于 python : nested json to dataframe,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75388262/
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