Як отримати pandas DataFrame з невпорядкованої кінцевої точки API

Автор

Вступ

Бібліотека pandas в Python є потужним інструментом для обробки та аналізу даних. Ключовим елементом цієї бібліотеки є DataFrame, що представляє собою табличну структуру, ідеальну для роботи з різноманітними даними. Часто необхідні для аналізу відомості надходять у вигляді JSON-відповідей від API, які, однак, можуть бути не впорядковані так, як нам потрібно для створення pandas DataFrame.

Ця стаття демонструє методи отримання DataFrame з API, що повертає невпорядковані дані. Ми розглянемо декілька підходів і надамо відповідні приклади коду для кожного з них.

Зчитування JSON даних з API

Трансформація JSON у словник Python

Першим кроком є отримання JSON даних з потрібної точки API. Для цього зазвичай використовують методи requests.get() або urllib.request.urlopen(). Отриману відповідь у форматі JSONResponse можна перетворити на словник Python за допомогою функції json().

Приклад:

import requests
# Отримання JSON з API
url = "https://example.com/api/data"
response = requests.get(url)
# Конвертація JSON у словник
data_dict = response.json()

Перетворення словника в pandas DataFrame

Створений словник Python можна легко перетворити на pandas DataFrame за допомогою конструктора pd.DataFrame(). Цей конструктор створює DataFrame, де ключі словника стають іменами стовпців, а значення – відповідними даними.

Приклад:

import pandas as pd
# Створення DataFrame зі словника
df = pd.DataFrame(data_dict)

Отримання даних через запити до API

Ще один спосіб отримання даних – це надсилання запитів до API. Для цього можна скористатись модулями requests чи urllib. Отримавши JSON-відповідь, її можна конвертувати в словник, як описано вище.

Приклад:

import requests
# Надсилання запиту до API
url = "https://example.com/api/data"
params = {"param1": "value1", "param2": "value2"} # Додаткові параметри запиту
response = requests.get(url, params=params)
# Перетворення JSON у словник
data_dict = response.json()

Конвертація в pandas DataFrame

З отриманим словником Python можна працювати далі, перетворюючи його на pandas DataFrame за допомогою функції pd.DataFrame().

import pandas as pd
# Створення DataFrame зі словника
df = pd.DataFrame(data_dict)

Упорядкування DataFrame

Після створення DataFrame з даних API може виникнути потреба в його впорядкуванні. Для цього можна використати метод sort_values(), який приймає назву стовпця (або список стовпців) як аргумент, за яким потрібно сортувати DataFrame.

Приклад:


# Сортування DataFrame за стовпцем "name"
df.sort_values("name")

Сортування за кількома стовпцями

Якщо потрібно впорядкувати DataFrame за декількома стовпцями, можна скористатися аргументом by методу sort_values(), передавши йому список стовпців у потрібному порядку.

Приклад:


# Сортування DataFrame за стовпцями "name" та "age"
df.sort_values(["name", "age"])

Висновок

Вміння отримувати pandas DataFrame з невпорядкованих даних API є важливим для аналізу даних. Знаючи, як зчитувати дані з API, конвертувати їх у словники Python та створювати на їх основі DataFrame, ви можете ефективно працювати з різними джерелами даних. Можливість сортування DataFrame дозволяє упорядкувати дані для подальшого аналізу.

Часті Питання

  1. Як отримати дані з API, захищеного паролем?
    Для цього потрібно відправляти додаткові заголовки, що містять ім’я користувача та пароль.
  2. Як обробити неструктуровані дані, які повертає API?
    Для цього можна використовувати бібліотеки, як BeautifulSoup або lxml, для вилучення потрібної інформації з неструктурованого контенту.
  3. Чи можна об’єднати дані з кількох API в один DataFrame?
    Так, для цього можна виконати запити до різних API, перетворити відповіді в словники, а потім об’єднати їх в один DataFrame.
  4. Як працювати з відсутніми значеннями в DataFrame?
    Відсутні значення можна заповнити значеннями за замовчуванням, середніми значеннями або за допомогою методів імпутації.
  5. Як експортувати DataFrame у файл?
    DataFrame можна експортувати в різні формати, такі як CSV, JSON, Excel, використовуючи методи to_csv(), to_json(), to_excel() тощо.
  6. Як дізнатися тип даних кожного стовпця в DataFrame?
    Скористайтесь атрибутом dtypes DataFrame, який повертає словник з типами даних.
  7. Як об’єднати два DataFrame за спільним ключем?
    Використовуйте функцію pd.merge() для об’єднання DataFrame за одним або кількома спільними стовпцями.
  8. Як видалити певні стовпці або рядки з DataFrame?
    Використовуйте метод drop(), передаючи йому список стовпців або рядків для видалення.
  9. Як обмежити кількість рядків або стовпців при відображенні DataFrame?
    Використовуйте методи head() або tail(), щоб відобразити початок або кінець DataFrame відповідно.
  10. Як перейменувати стовпці або рядки в DataFrame?
    Застосуйте метод rename(), який приймає словник старих та нових імен.