pandas 数据载入、存储及文件格式(与 Web API 交互)

                                                 与 Web API 交互

 

很多网站都公开 API,通过 JSON 或其他格式提供数据服务。有很多种方式可以利用 Python 来访问 API;推荐使用简单易用的方式:reuests 包(http://docs.python-requests.org)。

获取 GitHub 上最新的 30 条关于 pandas 的问题:

    1、使用附加库 requests 发送一个 HTTP GET 请求:

        

        

        

    2、Response(响应)对象的 json 方法将返回一个包含解析为本地 Python 对象的 JSON 的字典:

        

        原接口 json 数据:

        pandas 数据载入、存储及文件格式(与 Web API 交互)_第1张图片

        data 中的每个元素都是一个包含 GitHub 问题页面上的所有数据的字典(注释除外)。

    3、将 data 直接传给 DataFrame,并提取感兴趣的字段:

        

        pandas 数据载入、存储及文件格式(与 Web API 交互)_第2张图片

        pandas 数据载入、存储及文件格式(与 Web API 交互)_第3张图片

通过一些复杂操作,我们可以创建一些更高阶的接口来访问常用的 Web API,以返回 DataFrame 对象以便于分析。

 

        

        

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