Python pandas json_normalize 如何答案

【问题标题】：Python pandas json_normalize how toPython pandas json_normalize 如何
【发布时间】：2017-03-15 16:21:46
【问题描述】：

我正在尝试创建一个 API，以从 poloniex 获取历史数据，供我的神经网络学习以用于学校项目。

我得到一个 json 文件，但问题是 poloinex_df 是“空的”，所有信息都在索引/列名行中（图片真实，变量资源管理器），我试图以某种方式转置它，然后我一直告诉这里，熊猫有这个功能。我阅读了文档，并在这里四处寻找答案，但并没有完全找到我想要的东西。我想制作一个数据框，其中包含日期打开关闭卷等索引以及相应的数据。我怎么做？现在我得到了错误：

data_frame = json_normalize(poloinex_df, 'date' ,['high', 'low', 'open', 'close','volume','quoteVolume','weightedAverage'])

Traceback（最近一次通话最后一次）：

文件“”，第 1 行，在 data_frame = json_normalize(poloinex_df, 'date' ,['high', 'low', 'open', 'close','volume','quoteVolume','weightedAverage'])

文件 "C:\ToolBox\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\json.py", 第 761 行，在 json_normalize _recursive_extract(data, record_path, {}, level=0)

文件 "C:\ToolBox\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\json.py", 第 747 行，在 _recursive_extract 中 recs = _pull_field(obj, path[0])

文件 "C:\ToolBox\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\json.py", 第 698 行，在 _pull_field 结果 = 结果[规格]

TypeError: 字符串索引必须是整数，而不是 str

来自下载数据的变量资源管理器中的图片：

我必须遵循以下代码：

import chainer as chain
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pylab
from pandas.io.json import json_normalize

def get_poloinex_data(s, a, b, c):

    import requests
    from pandas import DataFrame
    from io import StringIO

    url = 'https://poloniex.com/public?command=returnChartData'

    url += '&currencyPair=' + s #USDT for USD
    url += '&start=' + a
    url += '&end=' + b
    url += '&period=' + c

    csv = requests.get(url)

    if csv.ok:
        return DataFrame.from_csv(StringIO(csv.text), sep=',') #Separator here
    else:
        return None

params = {
    # specify stock
    "s": 'USDT_ETH',   # BTC_ETH, USDT_ETH stb

    # query data from
    'a': '1422230400',     # unix date stamp, 2015 jan 26 : 1422230400

    # query until
    'b': '1492905600',     # unix dates tamp, 2016 sep 23 : 1492905600

    # frequency
    'c': '14400'      # unix time stamp
}


poloinex_df = get_poloinex_data(**params)
data_frame = json_normalize(poloinex_df, 'date' ,['high', 'low', 'open', 'close','volume','quoteVolume','weightedAverage'])
#data_frame = json_normalize(poloinex_df.json())
#TransposedData = poloinex_df.transpose()
#data_frame = json_normalize(resp.json())

感谢您的帮助和洞察力

【问题讨论】：

标签： python json pandas transpose

【解决方案1】：

import pandas as pd
import requests

def get_poloinex_data(s, a, b, c):

    url = 'https://poloniex.com/public?command=returnChartData'

    url += '&currencyPair=' + s #USDT for USD
    url += '&start=' + a
    url += '&end=' + b
    url += '&period=' + c
    data = requests.get(url)

    return data.content

params = {
    # specify stock
    "s": 'USDT_ETH',   # BTC_ETH, USDT_ETH stb

    # query data from
    'a': '1422230400',     # unix date stamp, 2015 jan 26 : 1422230400

    # query until
    'b': '1492905600',     # unix dates tamp, 2016 sep 23 : 1492905600

    # frequency
    'c': '14400'      # unix time stamp
}

poloinex_df = get_poloinex_data(**params)
data_frame = pd.read_json(poloinex_df)

【讨论】：