如何从python中的字典中按名称获取值

Question

我有一个包含公司名称列的 csv 文件，我需要找到它的域名并将其存储在公司名称旁边的同一个 csv 文件中

到目前为止我使用过的代码

import pandas as pd
import clearbit
import json
clearbit.key = 'your secret key'
df = pd.read_csv("/home/vipul/Desktop/new.csv", sep=',', encoding="utf-8")

saved_column = df['Company']
i=0
for data in saved_column:   

    n = saved_column[i]
    i = i+1
    domain = clearbit.NameToDomain.find(name=n)
    print(domain)
    l = json.loads(domain)
    print(l['domain'])

这里的代码给出了 json 中的域名 logo 和名称，但是如何只取域名

但这会产生错误
l = json.loads(domain) print(l['domain'])
错误：
TypeError: the JSON object must be str, not 'NameToDomain'

csv 文件如下所示

Company
‎Accenture
‎AND Digital
‎Accenture
‎Kite Consulting Group
‎Capgemini

预期输出

Company                 Domain
‎Accenture              accenture.com
‎AND Digital            and.digital
‎Accenture              accenture.com
‎Kite Consulting Group  None
‎Capgemini              capgemini.com

json 看起来像

Name: Company, dtype: object
{'name': 'Accenture', 'logo': 'https://logo.clearbit.com/accenture.com', 'domain': 'accenture.com'}
{'name': 'AND Digital', 'logo': 'https://logo.clearbit.com/and.digital', 'domain': 'and.digital'}
{'name': 'Accenture', 'logo': 'https://logo.clearbit.com/accenture.com', 'domain': 'accenture.com'}
None
{'name': 'Capgemini', 'logo': 'https://logo.clearbit.com/capgemini.com', 'domain': 'capgemini.com'}

Answer 1

根据文档，clearbit.NameToDomain.find(name=n) 返回一个字典，因此您可以像访问任何其他 python 字典一样访问它的值。你不在乎它来自json，它是为你处理的。 （这个问题也与csv无关）。

另外两点：

• 将您的身份验证密钥发布到 clearbit 可能是个坏主意
• 在您的 csv 文件中发布人员的姓名和职位也可能是个坏主意，除非您已将所有这些数据都编好。

Answer 2

根据问题，有两点：

1. 从 clearbit 返回的数据中提取域
2. 与熊猫合作

---

1. Clearbit API 返回一个字典。您可以这样做：

像这样：

data = clearbit.NameToDomain.find(name=n)
print(data) # Dictionary
print(data['domain']) # Domain value

1. 为了使用 Pandas，您无需循环访问数据

使用应用

import pandas as pd
from urllib.parse import urlparse

def parse_url(x):
    return 'unknown' if pd.isnull(x) else urlparse(x)[1]

df = pd.read_csv("./new.csv")
df['domain'] = df['Profile URL'].apply(parse_url)
df_new = df.loc[:, ['Company', 'domain']]

编辑：

clearbit 的解析器可以像这样实现（我没有尝试过这段代码，但它应该可以工作）：

import clearbit
def parse_url(x):
    return 'unknown' if pd.isnull(x)

    data = clearbit.NameToDomain.find(name=x)
    return data.get('domain', 'Default value')

此代码从提供的 CSV 导入数据。您可以改为在 parse_url 方法中调用 clearbit API 并返回适当的值。

此解决方案适用于 Python3。请把它作为一个起点，而不是作为一个复制粘贴的解决方案。

Answer 3

由于它是一个字典，我们可以为其分配一些默认值并存储在 csv 文件中，然后删除它就可以了：)

修改后的代码

import pandas as pd
import clearbit
import json
clearbit.key = 'your key'
df = pd.read_csv("/home/vipul/Desktop/new.csv", sep=',', encoding="utf-8")
saved_column = df['Company'].dropna()
i=0
res = []
for data in saved_column:   
    n = saved_column.get(i)
    print(n)
    i = i+1
    data = clearbit.NameToDomain.find(name=n) 
    if data != None: 
        res.append(data['domain'])
    else:
        res.append('domain.com')
print(res)
df['Domain'] = res
df.to_csv("/home/vipul/Desktop/new.csv",index = False, skipinitialspace=False)

print("File saved to desktop as new.csv")