仅获取字典中嵌套列表的一个值以创建数据框更新＃1
饼干弗兰克
我正在使用一个API，该API返回一个带有嵌套列表的字典，让其命名为coins_best结果如下所示：
{'bitcoin': [[1603782192402, 13089.646908288987],
[1603865643028, 13712.070136258053]],
'ethereum': [[1603782053064, 393.6741989091851],
[1603865024078, 404.86117057956386]]}
列表中的第一个值是时间戳记，而第二个是美元价格。我想创建一个具有价格并将时间戳记作为索引的DataFrame。我尝试使用此代码仅一步来完成它：
d = pd.DataFrame()
for id, obj in coins_best.items():
for i in range(0,len(obj)):
temp = pd.DataFrame({
obj[i][1]
}
)
d = pd.concat([d, temp])
d
这种尝试给了我一个只有一列而不是必需的两列的DataFrame，因为columns当我尝试使用参数抛出错误时（必须使用某种类型的集合调用TypeError：Index（...），传递了“ bitcoin”）与id
然后，我尝试着对字典及其列表进行预处理：
for k in coins_best.keys():
inner_lists = (coins_best[k] for inner_dict in coins_best.values())
items = (item[1] for ls in inner_lists for item in ls)
我无法同时获得字典中的两个元素，仅是最后一个。
我知道可以尝试：
df = pd.DataFrame(coins_best, columns=coins_best.keys())
这给了我：
bitcoin ethereum
0 [1603782192402, 13089.646908288987] [1603782053064, 393.6741989091851]
1 [1603785693143, 13146.275972229188] [1603785731599, 394.6174435303511]
然后尝试删除每行的每个列表中的第一个元素，但是对我来说更难。所需的答案是：
bitcoin ethereum
1603782192402 13089.646908288987 393.6741989091851
1603785693143 13146.275972229188 394.6174435303511
您是否知道在创建DataFrame之前如何处理字典以便获得此结果？
是我的第一个问题，我试图尽可能清楚。非常感谢你。
更新＃1
Sander van den Oord的答案也解决了时间戳问题，对于解决此问题很有用。但是，示例代码正确无误（因为它使用了提供的信息）仅限于这两个键。这是解决字典中每个键问题的最终代码。
for k in coins_best:
df_coins1 = pd.DataFrame(data=coins_best[k], columns=['timestamp', k])
df_coins1['timestamp'] = pd.to_datetime(df_coins1['timestamp'], unit='ms')
df_coins = pd.concat([df_coins1, df_coins], sort=False)
df_coins_resampled = df_coins.set_index('timestamp').resample('d').mean()
非常感谢您的回答。
桑德·范·登·奥尔德
我认为您不应该忽略在不同时间获取硬币价值的事实。您可以执行以下操作：
import pandas as pd
import hvplot.pandas
coins_best = {
'bitcoin': [[1603782192402, 13089.646908288987],
[1603865643028, 13712.070136258053]],
'ethereum': [[1603782053064, 393.6741989091851],
[1603865024078, 404.86117057956386]],
}
df_bitcoin = pd.DataFrame(data=coins_best['bitcoin'], columns=['timestamp', 'bitcoin'])
df_bitcoin['timestamp'] = pd.to_datetime(df_bitcoin['timestamp'], unit='ms')
df_ethereum = pd.DataFrame(data=coins_best['ethereum'], columns=['timestamp', 'ethereum'])
df_ethereum['timestamp'] = pd.to_datetime(df_ethereum['timestamp'], unit='ms')
df_coins = pd.concat([df_ethereum, df_bitcoin], sort=False)
您df_coins现在将如下所示：
+----+----------------------------+------------+-----------+
| | timestamp | ethereum | bitcoin |
|----+----------------------------+------------+-----------|
| 0 | 2020-10-27 07:00:53.064000 | 393.674 | nan |
| 1 | 2020-10-28 06:03:44.078000 | 404.861 | nan |
| 0 | 2020-10-27 07:03:12.402000 | nan | 13089.6 |
| 1 | 2020-10-28 06:14:03.028000 | nan | 13712.1 |
+----+----------------------------+------------+-----------+
现在，如果您希望值位于同一行，则可以使用重采样，这里我每天都这样做：硬币类型在同一天的所有值均取平均值：
df_coins_resampled = df_coins.set_index('timestamp').resample('d').mean()
df_coins_resampled 看起来像这样：
+---------------------+------------+-----------+
| timestamp | ethereum | bitcoin |
|---------------------+------------+-----------|
| 2020-10-27 00:00:00 | 393.674 | 13089.6 |
| 2020-10-28 00:00:00 | 404.861 | 13712.1 |
+---------------------+------------+-----------+
我喜欢使用hvplot获取结果的交互式图：
df_coins_resampled.hvplot.scatter(
x='timestamp',
y=['bitcoin', 'ethereum'],
s=20, padding=0.1
)
结果图： 
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