如何从字典中提取数据？

Question

我正在尝试获取 asset/free/locked 字段以及相应的数据以填充到列中。目前，我只能获取这些字段所在的余额列。

这是数据格式。在 'balances' 之前我不需要任何东西。考虑是否可以删除字符串的这一部分，然后创建列？或者是否有其他方法可以做到这一点？

'{'makerCommission': 10, 'takerCommission': 10, 'buyerCommission': 0, 'sellerCommission': 0, 'canTrade': True, 'canWithdraw': True, 'canDeposit': True, 'updateTime': 1595872633345, 'accountType': 'MARGIN', 'balances': [{'asset': 'BTC', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}, {'asset': 'LTC', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}, {'asset': 'ETH', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}...'

到目前为止获取余额的代码是：

account = client.get_account()

assets = pd.DataFrame(account, columns = ['balances'])

感谢任何帮助。把我难住了。

Answer 1

如果 account 是 string，则必须使用 ast.literal_eval 将其转换为 dict。
将account作为dict，使用pandas.json_normalize提取嵌套的keys和values

from ast import literal_eval
import pandas as pd

# if account is a string
assets = pd.json_normalize(literal_eval(account), 'balances')

# if account is a dict
assets = pd.json_normalize(account, 'balances')

# display(assets)
  asset        free      locked
0   BTC  0.00000000  0.00000000
1   LTC  0.00000000  0.00000000
2   ETH  0.00000000  0.00000000

示例数据为 `str`

data = "{'makerCommission': 10, 'takerCommission': 10, 'buyerCommission': 0, 'sellerCommission': 0, 'canTrade': True, 'canWithdraw': True, 'canDeposit': True, 'updateTime': 1595872633345, 'accountType': 'MARGIN', 'balances': [{'asset': 'BTC', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}, {'asset': 'LTC', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}, {'asset': 'ETH', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}]}"

如何从字典中提取数据？

How to extract data from a dictionary?

python

pandas

dataframe

dictionary

json-normalize

示例数据为 `str`

如何从字典中提取数据？

How to extract data from a dictionary?

python

pandas

dataframe

dictionary

json-normalize

示例数据为 str

示例数据为 `str`