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我需要做一个python脚本来
person_id
、name
、flag
)的 csv 文件。该文件有 3000 行。 person_id
从 csv 文件,我需要调用一个 URL 传递 person_id
做一个 GETperson_id
的一些信息,例如下面的示例。我需要获取所有租金对象并保存在我的 csv 中。我的输出需要是这样的 import pandas as pd
import requests
ids = pd.read_csv(f"{path}/data.csv", delimiter=';')
person_rents = df = pd.DataFrame([], columns=list('person_id','carId','price','rentStatus'))
for id in ids:
response = request.get(f'endpoint/{id["person_id"]}')
json = response.json()
person_rents.append( [person_id, rent['carId'], rent['price'], rent['rentStatus'] ] )
pd.read_csv(f"{path}/data.csv", delimiter=';' )
person_id;name;flag;cardId;price;rentStatus
1000;Joseph;1;6638;1000;active
1000;Joseph;1;5566;2000;active
响应示例
{
"active": false,
"ctodx": false,
"rents": [{
"carId": 6638,
"price": 1000,
"rentStatus": "active"
}, {
"carId": 5566,
"price": 2000,
"rentStatus": "active"
}
],
"responseCode": "OK",
"status": [{
"request": 345,
"requestStatus": "F"
}, {
"requestId": 678,
"requestStatus": "P"
}
],
"transaction": false
}
{"mileage":1000.0000}
{"mileage":550.0000}
最终输出必须是
person_id;name;flag;cardId;price;rentStatus;mileage
1000;Joseph;1;6638;1000;active;1000.0000
1000;Joseph;1;5566;2000;active;550.0000
有人可以帮我写这个脚本吗?
最佳答案
代码说明
df
, 与 pd.read_csv
.'person_id'
中的所有值, 是独一无二的。 .apply
在 'person_id'
, 调用prepare_data
.prepare_data
预计 'person_id'
成为 str
或 int
,如类型注释所示,Union[int, str]
API
,这将返回 dict
, 到 prepare_data
功能。 'rents'
dict
中的关键, 到一个数据框中,带有 pd.json_normalize
. .apply
在 'carId'
, 调用API
, 并提取 'mileage'
, 添加到数据框 data
,作为一列。 'person_id'
至data
, 可用于合并 df
与 s
. pd.Series
, s
到一个数据框,带有 pd.concat
,然后是 merge
df
和 s
, 在 person_id
. pd.to_csv
保存到 csv以所需的形式。 call_api
功能。 call_api
返回 dict
,就像问题中显示的响应一样,代码的其余部分将正常工作以产生所需的输出。 import pandas as pd
import requests
import json
from typing import Union
def call_api(url: str) -> dict:
r = requests.get(url)
return r.json()
def prepare_data(uid: Union[int, str]) -> pd.DataFrame:
d_url = f'http://api.myendpoint.intranet/get-data/{uid}'
m_url = 'http://api.myendpoint.intranet/get-mileage/'
# get the rent data from the api call
rents = call_api(d_url)['rents']
# normalize rents into a dataframe
data = pd.json_normalize(rents)
# get the mileage data from the api call and add it to data as a column
data['mileage'] = data.carId.apply(lambda cid: call_api(f'{m_url}{cid}')['mileage'])
# add person_id as a column to data, which will be used to merge data to df
data['person_id'] = uid
return data
# read data from file
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';')
# call prepare_data
s = df.person_id.apply(prepare_data)
# s is a Series of DataFrames, which can be combined with pd.concat
s = pd.concat([v for v in s])
# join df with s, on person_id
df = df.merge(s, on='person_id')
# save to csv
df.to_csv('output.csv', sep=';', index=False)
TraceBack
,作为文本,放入代码块中。 # given the following start dataframe
person_id name flag
0 1000 Joseph 1
1 400 Sam 1
# resulting dataframe using the same data for both id 1000 and 400
person_id name flag carId price rentStatus mileage
0 1000 Joseph 1 6638 1000 active 1000.0
1 1000 Joseph 1 5566 2000 active 1000.0
2 400 Sam 1 6638 1000 active 1000.0
3 400 Sam 1 5566 2000 active 1000.0
关于python - 如何从多个 API 调用更新 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64127158/
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