Pandas 遍历行并将 API 响应附加为新列

Question

感谢您抽出宝贵时间查看此内容，

我想按行遍历数据框并使用单元格值从 api 中提取数据并将响应分配给新列。这是我试过的：

for index, row in d.iterrows():
    response=requests.get('https://api.github.com/repos/{}/{}/issues/{}'.format(row['ownr'],row['repo'],row['issues']),headers=headers)
    row['issueData']=response.json()

但是在运行之后这段代码df似乎没有issueData列。我哪里错了？

我正在使用 Github's endpoint 提取数据并验证是否有响应。

这是 df 的示例：

df = pd.DataFrame({'ownr':['vuejs', 'vuejs', 'vuejs'],
        'repo':['vue', 'vue', 'vue-cli'],
        'issues': ['12040','11794','6448']})

Answer 1

使用 apply() 会是更好的选择。

def fetch(row):
  response=requests.get(f"https://api.github.com/repos/{row['ownr']}/{row['repo']}/issues/{row['issues']}",headers=headers)
  return response.json()
     
d['issueData'] = d.apply(lambda row: fetch(row), axis=1)

在您的原始示例中，您需要先将列设置为空字符串，然后执行获取数据的操作。

d['issueData'] = ""

for index, row in d.iterrows():
    response=requests.get('https://api.github.com/repos/{}/{}/issues/{}'.format(row['ownr'],row['repo'],row['issues']),headers=headers)
    row['issueData']=response.json()

Pandas 遍历行并将 API 响应附加为新列

Pandas iterate over rows and append API response as a new column

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