Wie fügen Sie ein Wörterbuch, um ein pandas dataframe?

Habe ich eine Reihe von urls, die von json-Dateien und eine leere pandas dataframe mit Spalten, in denen die Attribute der jsnon-Dateien. Nicht alle json-Dateien haben alle die Attribute in der pandas dataframe. Was ich tun müssen, ist, erstellen Sie Wörterbücher aus dem json-Dateien und fügen Sie jedem Wörterbuch zu den pandas dataframe wie eine neue Zeile und, im Fall, dass die json-Datei keine passende Attribut eine Spalte in der dataframe das muss sein gefüllt leer.

Habe ich es geschafft, zu erstellen Wörterbücher:

import urllib2
import json  

url = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=ULST:7BIS01CF"
data = urllib2.urlopen(url).read()
data = json.loads(data)

und dann habe ich versucht, zu erstellen eine for-Schleife wie folgt:

row = -1
for i in links:
    row = row + 1
    data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
    data = json.loads(data)
    for key in data.keys():
        for column in df.columns:
            if str(column) == str(key):
                df.loc[[str(column)],row] = data[str(key)]
            else:
                df.loc[[str(column)],row] = None

wo df ist der dataframe und links ist der Satz von urls

Jedoch bekomme ich die folgende Fehlermeldung:

raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])

KeyError: "['2_seater_depth_mm'] not in index"

wo ['2_seater_depth_mm'] ist die erste Spalte der pandas dataframe

InformationsquelleAutor Blue Moon | 2015-07-29
  1. 6

    Mir folgenden code funktioniert:

    row = -1
for i in links:
    row = row + 1
    data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
    data = json.loads(data)
    for key in data.keys():
        df.loc[row,key] = data[key]

    Haben Sie gemischter Reihenfolge der Argumente im .loc() und haben viel []

    • es gibt mir diese Fehlermeldung: sonstige = np.array(anderen, dtype='i8') ValueError: invalid literal for long() mit der Basis 10: '2015-05-28 16:31:19'
    • In meinem code habe ich definiert, df mit dtype='str' Von Fehler, die ich davon ausgehen, dass einige der Spalten sind mit int-Werten, so kann man nicht speichern text. Versuchen zu definieren, df Spalten als str und nach dem laden von Daten manipulieren mit Typen.
    InformationsquelleAutor zuku
  2. 3

    Unter der Annahme, dass df ist leer und hat die gleichen Spalten wie die url, dictionary-keys, d.h.

    list(df)
#[u'alternate_product_code',
# u'availability',
# u'boz',
# ...

len(df)
#0

    dann können Sie pandas.Anhängen

    for url in links:
    url_data = urllib2.urlopen(str(url)).read()
    url_dict = json.loads(url_data)
    a_dict   = { k:pandas.Series([str(v)], index=[0]) for k,v in url_dict.iteritems() }
    new_df = pandas.DataFrame.from_dict(a_dict)
    df.append(new_df, ignore_index=True)

    Nicht ganz sicher, warum dein code nicht funktioniert, aber Bedenken Sie die folgenden paar Bearbeitungen, die sollte aufzuräumen, sollten Sie immer noch wollen, um es zu nutzen:

    for row,url in enumerate(links):
    data      = urllib2.urlopen(str(url)).read()
    data_dict = json.loads(data)
    for key,val in data_dict.items():
        if key in list(df):
            df.ix[row,key] = val

    Ich verwendet aufzählen zur Iteration über den index und den Wert von links-array, auf diese Weise brauchen Sie nicht einen index-Zähler (row im code) und dann habe ich die .items Wörterbuch-Methode, so kann ich Durchlaufen Schlüssel und Werte auf einmal. Ich glaube, pandas wird automatisch Griff das leere dataframe Einträge.

    InformationsquelleAutor dermen
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