如何结合一次 HTTP 调用的结果来更新多个单元格？答案

【问题标题】：How to combine the result of one HTTP call to update several cells?如何结合一次 HTTP 调用的结果来更新多个单元格？
【发布时间】：2022-12-13 23:05:28
【问题描述】：

我有一个 CSV 文件，其中有一列 id。我创建了一个新的 (m0)，其内容来自以 id 作为参数的 HTTP 调用：

d['m0'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M0', "X"))

我还需要以类似的方式创建列m1 和m2。我可以

d['m0'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M0', "X"))
d['m1'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M1', "X"))
d['m2'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M2', "X"))

但是 HTTP 调用非常昂贵且缓慢（我有很多数据）。

有没有办法将所有三个调用合并为一个？，知道对于给定的id，我得到的 JSON 结构是

"H": {
  "M0": "sjkdhfjkshd",
  "M1": "isudfyfsdif",
  "M2": "azednbzaebe"
}

【问题讨论】：

标签： pandas

【解决方案1】：

您可以编写一个通用函数，进行 HTTP 调用，提取所有必填字段并将结果作为 pandas Series 返回：

def get_all_fields(row):
  h_json = pd.read_json(f"http://localhost:3000/{row['id']}").get('H', {})
  return pd.Series([
      h_json.get('M0', "X"),
      h_json.get('M1', "X"),
      h_json.get('M2', "X"),
  ])

d[['m0', 'm1', 'm2']] = d.apply(lambda row: get_all_fields(row), axis=1)

【讨论】：