Извлечение данных из API, которые исчезают при добавлении в фрейм данных pandas?

Итак, я подключился к API bybits и вытащил некоторые данные, которые я пытаюсь добавить в фрейм данных pandas. Исходные данные в порядке, пока я не использую фрейм данных pandas, это приводит к отсутствию некоторых значений. Я новичок в кодировании и сам пытался решить/поискать эту проблему, но безуспешно. Любая помощь очень ценится.


Это вывод исходных данных, полученных из API:

{'ret_code': 0, 'ret_msg': 'ОК', 'ext_code': '', 'ext_info': '', 'result': [{'id': 28175809, 'symbol': 'ETHUSDT', ' период': 'D', 'интервал': 'D', 'start_at': 1641168000, 'open_time': 1641168000, 'volume': 87839,49, 'open': 3826,2, 'высокий': 3861,9, 'низкий': 3681,35 , 'закрытие': 3761,95, 'оборот': 332049170.8095}], 'time_now': '1652781721.802819'}


Это вывод с добавленным фреймом данных:

ret_code ret_msg ext_code ext_info
0 0 ОК
0 {'id': 28175809, 'символ': 'ETHUSDT', 'период'... 1652781995.652047


Как видите, при использовании фрейма данных пропущено много значений.

Вот мой код:

import pandas as pd
from pybit import usdt_perpetual


session = usdt_perpetual.HTTP(
    endpoint='https://api.bybit.com', 
    api_key='',
    api_secret=''
)


data = (session.query_kline(
    symbol= "ETHUSDT",
    interval= "D",
    limit= 1,
    from_time= 1641085261
))


df = pd.DataFrame(data)

print(df)
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
0
16
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий
df=pd.DataFrame(data).join(pd.DataFrame.from_dict(data['result'])).drop('result',axis=1)

Вау, это работает! большое спасибо. где я ошибся в своих размышлениях?

Jack Mahon 17.05.2022 12:49

Другие вопросы по теме