从 dict 列表到 pandas DataFrame答案

【问题标题】：From list of dict to pandas DataFrame从 dict 列表到 pandas DataFrame
【发布时间】：2019-08-25 11:36:02
【问题描述】：

我正在检索实时财务数据。每隔 1 秒，我会拉出以下列表：

[{'symbol': 'ETHBTC', 'price': '0.03381600'}, {'symbol': 'LTCBTC', 'price': >'0.01848300'}...]

我们的目标是将此列表放入一个已经存在的 pandas DataFrame 中。

到目前为止，我所做的是将这个字典列表转换为 pandas DataFrame。我的问题是符号和价格在两列中。我想将符号作为 DataFrame 标头，并每 1 秒添加一个包含价格值的新行。

marketInformation = [{'symbol': 'ETHBTC', 'price': '0.03381600'}, {'symbol': 'LTCBTC', 'price': >'0.01848300'}...]

data = pd.DataFrame(marketInformation)
header = data['symbol'].values

newData = pd.DataFrame(columns=header)

while True:
  realTimeData = ... // get a new marketInformation list of dict
  newData.append(pd.DataFrame(realTimeData)['price'])

print(newData)

不幸的是，打印出来的 DataFrame 总是空的。我希望每秒添加一个新行，并为当前时间的每个符号添加新价格。我打印了以下部分：

pd.DataFrame(realTimeData)['price']

它给了我一个 pandas.core.series.Series 对象，其长度等于符号的数量。

怎么了？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas list real-time

【解决方案1】：

创建newData 后，只需执行以下操作：

newData.loc[len(newData), :] = [item['price'] for item in realTimeData]

【讨论】：

标头长度约为 500 个符号。恐怕每秒循环会很慢。

【解决方案2】：

你只需要set_index()然后转置df：

newData = pd.DataFrame(marketInformation).set_index('symbol').T                                                           

#In [245]: newData                                                                                                                   
#Out[245]: 
#symbol      ETHBTC         LTC
#price   0.03381600  0.01848300

# then change the index to whatever makes sense to your data
newdata_time = pd.Timestamp.now()
newData.rename(index={'price':newdata_time})
#Out[246]: 
#symbol                          ETHBTC         LTC
#2019-04-03 17:08:51.389359  0.03381600  0.01848300

【讨论】：