将 JSON 响应转换为 pandas 数据帧

Question

我收到来自站点的 json 响应

response = requests.get(API_URL, params=data)
response_json = response.json()
a = response_json['Time Series (5min)']
print(a)

输出：

{
   '2021-02-19 18:45:00': {'1. open': '119.1800', '2. high': '119.1800', '3. low': '119.1800', '4. close': '119.1800', '5. volume': '1250'},
   '2021-02-19 18:25:00': {'1. open': '119.1000', '2. high': '119.1000', '3. low': '119.1000', '4. close': '119.1000', '5. volume': '701'} ... }

我正在尝试将其转换为数据帧：

data = pd.json_normalize(data=a)
print(data)

但结果是 1 行有很多列。

那么我应该如何将它转换为 table 以日期时间作为索引和 JSON 中的键作为列？

Answer 1

使用DataFrame()
转置形状
reindex() 将索引转换为 date/time

a = {'2021-02-19 18:45:00': {'1. open': '119.1800',
  '2. high': '119.1800',
  '3. low': '119.1800',
  '4. close': '119.1800',
  '5. volume': '1250'},
 '2021-02-19 18:25:00': {'1. open': '119.1000',
  '2. high': '119.1000',
  '3. low': '119.1000',
  '4. close': '119.1000',
  '5. volume': '701'}}


df = pd.DataFrame(a).T
df.reindex(pd.to_datetime(df.index))

	1. open	2. high	3. low	4. close	5. volume
2021-02-19 18: 45: 00	119.18	119.18	119.18	119.18	1250
2021-02-19 18: 25: 00	119.1	119.1	119.1	119.1	701

将 JSON 响应转换为 pandas 数据帧

Convert JSON response to pandas dataframe

python

json

request

pandas