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Convierta datos JSON de Request en Pandas DataFrame

Estoy tratando de extraer algunos datos de una página web y ponerlos en un marco de datos de pandas. Intenté y leí muchas cosas, pero simplemente no puedo obtener lo que quiero. Y quiero un marco de datos con todos los datos en columnas y filas separadas. A continuación se muestra mi código.

 import requests import json import pandas as pd from pandas.io.json import json_normalize r = requests.get('http://www.starcapital.de/test/Res_Stockmarketvaluation_FundamentalKZ_Tbl.php') a = json.loads(r.text) res = json_normalize(a) ##print(res) df = pd.DataFrame(res) print(df) ##df = pd.read_json(a) ##print(df)

pd.read_json(a) no parece funcionar de ninguna manera. ¿Podría alguien darle una oportunidad?

Gracias por toda la ayuda de antemano.

Saludos cordiales, david

over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respuestas
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0

O, más simplemente:

 import requests import pandas as pd r = requests.get('http://www.starcapital.de/test/Res_Stockmarketvaluation_FundamentalKZ_Tbl.php') j = r.json() df = pd.DataFrame.from_dict(j)
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

0

puedes hacerlo de esta manera:

 import requests import pandas as pd r = requests.get('http://www.starcapital.de/test/Res_Stockmarketvaluation_FundamentalKZ_Tbl.php') j = r.json() df = pd.DataFrame([[d['v'] for d in x['c']] for x in j['rows']], columns=[d['label'] for d in j['cols']])

Resultado:

 In [217]: df Out[217]: Country Weight CAPE PE PC PB PS DY RS 26W RS 52W Score 0 Russia 1.1 5.9 9.1 5.1 1.0 0.9 3.7 1.22 1.35 1.0 1 China 1.1 12.8 7.2 4.5 0.9 0.6 4.2 1.05 1.13 2.0 2 Italy 1.0 12.7 31.5 5.7 1.2 0.6 3.3 1.13 1.11 3.0 3 Austria 0.2 14.3 21.7 7.3 1.1 0.7 2.5 1.10 1.15 4.0 4 Norway 0.4 12.8 32.4 7.4 1.6 1.2 4.0 1.10 1.17 5.0 5 Hungary 0.0 12.5 49.8 7.5 1.4 0.7 2.3 1.12 1.19 6.0 6 Spain 1.2 11.7 24.7 7.0 1.4 1.2 3.7 1.08 1.11 7.0 7 Czech 0.0 8.9 13.6 6.1 1.3 1.0 6.7 1.03 1.05 8.0 8 Brazil 1.3 9.8 42.1 7.4 1.6 1.2 3.0 1.06 1.24 9.0 9 Portugal 0.1 11.3 29.0 4.8 1.5 0.7 3.9 1.05 1.06 10.0 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 42 EMERGING MARKETS 13.5 14.0 16.0 8.8 1.6 1.3 2.9 1.04 1.11 NaN 43 DEVELOPED EUROPE 22.4 16.6 26.5 9.9 1.8 1.1 3.2 1.06 1.08 NaN 44 EMERGING EUROPE 1.7 8.6 10.9 5.8 1.1 0.8 3.4 1.13 1.20 NaN 45 EMERGING AMERICA 3.0 15.2 30.1 9.4 1.9 1.2 2.4 1.03 1.11 NaN 46 DEVELOPED ASIA-PACIFIC 17.7 NaN 17.7 8.8 1.3 0.9 2.5 1.03 1.09 NaN 47 EMERGING ASIA-PACIFIC 6.9 14.9 15.1 9.1 1.8 1.4 2.7 1.01 1.08 NaN 48 EMERGING AFRICA 0.8 NaN 16.5 10.6 2.0 1.4 3.8 1.06 1.12 NaN 49 MIDDLE EAST 1.3 NaN 13.7 11.8 1.5 1.8 3.9 1.06 1.10 NaN 50 BRIC 5.9 11.8 14.6 7.4 1.4 1.2 2.7 1.06 1.16 NaN 51 OTHER EMERGING MKT. 2.5 NaN 17.7 12.9 1.8 1.5 3.1 1.16 1.20 NaN [52 rows x 11 columns]
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

0

Y un paso más simple que la respuesta de Justin (que ya es útil)... colocando .json() al final de la línea r = requests.get request.get

 import requests import pandas as pd r = requests.get('http://www.starcapital.de/test/Res_Stockmarketvaluation_FundamentalKZ_Tbl.php').json() df = pd.DataFrame.from_dict(r)
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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