仅获取字典中嵌套列表的一个值以创建数据框更新＃1

如何解决仅获取字典中嵌套列表的一个值以创建数据框更新＃1

我正在使用一个API，该API返回一个带有嵌套列表的字典，将其命名为coins_best，结果看起来像这样：

{'bitcoin': [[1603782192402,13089.646908288987],[1603865643028,13712.070136258053]],'ethereum': [[1603782053064,393.6741989091851],[1603865024078,404.86117057956386]]}

列表中的第一个值为时间戳，第二个为美元价格。我想创建一个具有价格并将时间戳记作为索引的DataFrame。我尝试使用此代码仅一步完成它：

d = pd.DataFrame()
for id,obj in coins_best.items():
    for i in range(0,len(obj)):
        temp = pd.DataFrame({
            obj[i][1]
            }
        )
        d = pd.concat([d,temp])
d

这种尝试给了我一个只有一列而不是两列的DataFrame，因为使用columns参数会引发错误（必须使用某种类型的集合来调用TypeError：Index（...），“我尝试使用id

时通过了bitcoin'

然后，我尝试着对字典及其列表进行预处理：

for k in coins_best.keys():
    inner_lists = (coins_best[k] for inner_dict in coins_best.values())

items = (item[1] for ls in inner_lists for item in ls)

我无法同时获得字典中的两个元素，只是最后一个。

我知道可以尝试：

df = pd.DataFrame(coins_best,columns=coins_best.keys())

哪个给我：

                 bitcoin                              ethereum
0   [1603782192402,13089.646908288987] [1603782053064,393.6741989091851]
1   [1603785693143,13146.275972229188] [1603785731599,394.6174435303511]

然后尝试删除每行的每个列表中的第一个元素，但是对我来说更难。所需的答案是：

                      bitcoin            ethereum
1603782192402   13089.646908288987   393.6741989091851
1603785693143   13146.275972229188   394.6174435303511

您知道如何在创建DataFrame之前处理字典以获取此结果吗？

这是我的第一个问题，我试图尽可能清楚。非常感谢。

更新＃1

Sander van den Oord的回答也解决了时间戳问题，对于解决此问题很有用。但是，示例代码正确无误（因为它使用了提供的信息）仅限于这两个键。这是解决字典中每个键问题的最终代码。

for k in coins_best:
    df_coins1 = pd.DataFrame(data=coins_best[k],columns=['timestamp',k])
    df_coins1['timestamp'] = pd.to_datetime(df_coins1['timestamp'],unit='ms')
    df_coins = pd.concat([df_coins1,df_coins],sort=False)

df_coins_resampled = df_coins.set_index('timestamp').resample('d').mean()

非常感谢您的回答。

解决方法

我认为您不应该忽略在不同时间获取硬币价值的事实。您可以执行以下操作：

import pandas as pd
import hvplot.pandas

coins_best = {
    'bitcoin': [[1603782192402,13089.646908288987],[1603865643028,13712.070136258053]],'ethereum': [[1603782053064,393.6741989091851],[1603865024078,404.86117057956386]],}

df_bitcoin = pd.DataFrame(data=coins_best['bitcoin'],columns=['timestamp','bitcoin'])
df_bitcoin['timestamp'] = pd.to_datetime(df_bitcoin['timestamp'],unit='ms')


df_ethereum = pd.DataFrame(data=coins_best['ethereum'],'ethereum'])
df_ethereum['timestamp'] = pd.to_datetime(df_ethereum['timestamp'],unit='ms')

df_coins = pd.concat([df_ethereum,df_bitcoin],sort=False)

您的df_coins现在看起来像这样：

+----+----------------------------+------------+-----------+
|    | timestamp                  |   ethereum |   bitcoin |
|----+----------------------------+------------+-----------|
|  0 | 2020-10-27 07:00:53.064000 |    393.674 |     nan   |
|  1 | 2020-10-28 06:03:44.078000 |    404.861 |     nan   |
|  0 | 2020-10-27 07:03:12.402000 |    nan     |   13089.6 |
|  1 | 2020-10-28 06:14:03.028000 |    nan     |   13712.1 |
+----+----------------------------+------------+-----------+

现在，如果您希望值位于同一行，则可以使用resampling，这里我每天都这样做：硬币类型在同一天的所有值均取平均值：

df_coins_resampled = df_coins.set_index('timestamp').resample('d').mean()

df_coins_resampled如下所示：

+---------------------+------------+-----------+
| timestamp           |   ethereum |   bitcoin |
|---------------------+------------+-----------|
| 2020-10-27 00:00:00 |    393.674 |   13089.6 |
| 2020-10-28 00:00:00 |    404.861 |   13712.1 |
+---------------------+------------+-----------+

我喜欢使用hvplot来获得结果的交互式图：

df_coins_resampled.hvplot.scatter(
    x='timestamp',y=['bitcoin','ethereum'],s=20,padding=0.1
)

结果图：

时间戳不同，因此正确的输出与您呈现的外观不同，但除此之外，它的一个单行（其中d是您的输入字典）：

def register(request):
    form = Clientsform()
    if request.method == 'POST':
        form = Clientsform(request.POST)
        if form.is_valid():
            form.save()
            user = form.cleaned_data.get('name')
            messages.success(request,'Account was created for ' + user)
            return redirect('login')

    context = {'form': form}
    return render(request,"form.html",context)