我有一个字典,我从一个有6个键的json url中提取.我的兴趣只在于关键’价值’的价值.数据结构如下:
[in] print(data)
[out] ...'values': [{'x': 1230940800, 'y': 0},
{'x': 1231113600, 'y': 0},
{'x': 1231286400, 'y': 0},
{'x': 1231459200, 'y': 0},
{'x': 1231632000, 'y': 0},
{'x': 1231804800, 'y': 0},
{'x': 1231977600, 'y': 0},
{'x': 1232150400, 'y': 0},
{'x': 1232323200, 'y': 0},
{'x': 1232496000, 'y': 0},
{'x': 1232668800, 'y': 0},
{'x': 1232841600, 'y': 0},
{'x': 1233014400, 'y': 0},
{'x': 1233187200, 'y': 0},
{'x': 1233360000, 'y': 0}]
其中’x’是unix时间戳,’y’是该时间的值.
如何从’value’字典中提取值并对其进行重组,以便’x’标记为’date’并以此格式构建:2011-09-13?
解决方法:
假设您将’values’中保存的内容分配给名为lst的变量(例如lst = data [‘value’]),您可以使用:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Date': np.array([subdct['x'] for subdct in lst], dtype='datetime64[s]'),
'y': [subdct['y'] for subdct in lst]})
附:
lst = [{'x': 1230940800, 'y': 0},
{'x': 1231113600, 'y': 0},
{'x': 1231286400, 'y': 0},
{'x': 1231459200, 'y': 0},
{'x': 1231632000, 'y': 0},
{'x': 1231804800, 'y': 0},
{'x': 1231977600, 'y': 0},
{'x': 1232150400, 'y': 0},
{'x': 1232323200, 'y': 0},
{'x': 1232496000, 'y': 0},
{'x': 1232668800, 'y': 0},
{'x': 1232841600, 'y': 0},
{'x': 1233014400, 'y': 0},
{'x': 1233187200, 'y': 0},
{'x': 1233360000, 'y': 0}]
这给了我这个df:
Date y
0 2009-01-03 0
1 2009-01-05 0
2 2009-01-07 0
3 2009-01-09 0
4 2009-01-11 0
5 2009-01-13 0
6 2009-01-15 0
7 2009-01-17 0
8 2009-01-19 0
9 2009-01-21 0
10 2009-01-23 0
11 2009-01-25 0
12 2009-01-27 0
13 2009-01-29 0
14 2009-01-31 0
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