【问题标题】：python - import data from url to pandaspython - 将数据从 url 导入到 pandas
【发布时间】：2018-04-29 18:57:00
【问题描述】：

您能帮我将来自这个 url 的数据导入到 pandas 数据帧中吗？是共同基金的时间序列，我需要进行一些统计分析和绘图。

http://tools.morningstar.it/api/rest.svc/timeseries_price/jbyiq3rhyf?currencyId=EURtype=Morningstar&frequency=daily&startDate=2008-04-01&priceType=&outputType=COMPACTJSON&id=F00000YU62]2]0]FOITA$$ALL&applyTrackRecordExtension=true

感谢任何提示以了解其工作原理

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas url dataframe import

【解决方案1】：

得到结果的答案：

import requests
import pandas as pd
URL ='http://tools.morningstar.it/api/rest.svc/timeseries_price/jbyiq3rhyf?currencyId=EURtype=Morningstar&frequency=daily&startDate=2008-04-01&priceType=&outputType=COMPACTJSON&id=F00000YU62]2]0]FOITA$$ALL&applyTrackRecordExtension=true'
r = requests.get(URL)
# a= eval(r.content) Never user eval for online texts
df = pd.DataFrame(r.json())

回答以了解发生了什么

在我的回答中，我使用了一个并不总是推荐的小技巧。第一的， 我使用 request 从 URL 获取数据，然后使用 python eval 函数对其进行评估，您可以看到它是一个嵌套列表。 但使用 r.json() 是一个更好的主意强>

pandas.DataFrame 是一种使用不同方法将数据转换为数据框的方法，例如您可以使用嵌套列表或 json 类数据（如字典）来创建数据框。

但在大多数情况下，来自网络的结果可以使用 pd.read_csv 变成 pandas Dataframe，它使用 sep 和 lineterminator 解析数据。

【讨论】：

然后有人在那个 url 中放了一些邪恶的代码，你用eval 执行它，你就完蛋了。只是因为你不够小心而使用a = r.json()。

【解决方案2】：

或者你可以只使用 pd.read_json(URL)

import pandas as pd
URL = "http://your.url.com/api"
pd.read_json(URL)

【讨论】：