json 如何将API响应格式转换为Pandas Dataframe？

2cmtqfgy 于 2023-05-19 发布在其他

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我有这个代码，使用它我能够从API下载数据.但我不知道如何将其转换为pandas Dataframe 。

import requests
import json

url = "https://statdb.luke.fi:443/PxWeb/api/v1/en/LUKE/02 Maatalous/04 Tuotanto/06 Lihantuotanto/02 Kuukausitilastot/02_Lihantuotanto_teurastamoissa_kk.px"

payload = json.dumps({
  "query": [
    {
      "code": "Muuttuja",
      "selection": {
        "filter": "item",
        "values": [
          "Lihantuotanto"
        ]
      }
    },
    {
      "code": "Laji",
      "selection": {
        "filter": "item",
        "values": [
          "Lehmät"
        ]
      }
    }
  ],
  "response": {
    "format": "csv"
  }
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Cookie': 'rxid=710a361a-7044-494f-95b7-15261822712c'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

该代码返回文本格式的数据。我需要关于如何使用此输出制作pandas数据框的指导。
对于此特定数据框，列标题为
“月”
“变量”，
“奶牛7）8）”
如此等等。

JSON

来源：https://stackoverflow.com/questions/76272632/how-to-convert-the-api-response-format-into-pandas-dataframe

1条答案

按热度按时间

ccgok5k51#

您可以使用StringIO模拟一个类似文件的对象，然后从它创建一个pd.DataFrame。此外，第一列（ï»¿）中有一些奇怪的符号，我希望您不需要。因此，请确保也重命名第一列。

import requests
import json
import pandas as pd
from io import StringIO

url = "https://statdb.luke.fi:443/PxWeb/api/v1/en/LUKE/02 Maatalous/04 Tuotanto/06 Lihantuotanto/02 Kuukausitilastot/02_Lihantuotanto_teurastamoissa_kk.px"

payload = json.dumps({   "query": [
    {
      "code": "Muuttuja",
      "selection": {
        "filter": "item",
        "values": [
          "Lihantuotanto"
        ]
      }
    },
    {
      "code": "Laji",
      "selection": {
        "filter": "item",
        "values": [
          "Lehmät"
        ]
      }
    }   ],   "response": {
    "format": "csv"   } })

headers = {   'Content-Type': 'application/json',   'Cookie': 'rxid=710a361a-7044-494f-95b7-15261822712c' }

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data = payload)

# Create StringIO object to mimic file-like object
content_file = StringIO(response.text)

# Create pd.DataFrame
df = pd.read_csv(content_file)

# Clean column name
df.rename(columns = {'ï»¿"Month"': 'Month'}, inplace = True)

print(df.head())

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