【问题标题】：How to stop NAN appearing in DataFrame如何阻止 NAN 出现在 DataFrame 中
【发布时间】：2019-06-18 06:18:12
【问题描述】：

我正在使用 api 来提取 json 文件/python 字典。当我尝试将它带到熊猫数据框时，我遇到了问题

我正在使用 python 请求库使用嵌套在 json.loads() 方法中的 requests.get().text 从地址获取字典。

我尝试了以下方法：

#Request_data
jsonfile = json.loads(requests.get(address).text)

方法1

df=json_normalize(jsonfile,record_path='history',meta['open','close','high','low','volume'],errors='ignore')

方法2

df=json_normalize(jsonfile,meta['open','close','high','low','volume'],errors='ignore')

当我尝试方法 1 时，我得到一个表格，列中有日期，开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量作为列标题，但是单元格中的值是 NaN

当我尝试 method2 时，我得到一行和很多列，每个日期都有一个开盘、收盘、最高、最低和成交量列。

【问题讨论】：

如果没有您使用的文件，很难帮助您...
谢谢@BenPap 我附上了 json 的 sn-p：- `'name': 'AAPL', 'history': {'2019-04-26': {'open': ' 204.90'，'收盘'：'204.30'，'高'：'205.00'，'低'：'202.12'，'成交量'：'18649102'}，'2019-04-25'：{'开盘'：' 206.83'，'收盘'：'205.28'，'高'：'207.76'，'低'：'205.12'，'成交量'：'18543206'}，'2019-04-24'：{'开盘'：' 207.36', 'close': '207.16', 'high': '208.48', 'low': '207.05', 'volume': '17540609'}, `
所以问题是你的 json 是如何格式化的。如果是 {name: AAPL, history: [{date:2019-04-26, open: 204.90' ect ect}, {date: 2019-04-27, ect ect]} 那么方法 1 就可以了。如果您愿意，可以使用正则表达式来操作 json 文本，然后使用 json_normalize 导入它。

标签： python json pandas dataframe

【解决方案1】：

理解您的数据并不容易，但我建议您可以通过迭代您的 json 数据来创建每一列。您可以在 for 循环中检查 NaN 的来源。

例如：

df = pd.DataFrame()
col_1, col_2 = [], []

for element in jsonfile:
    col_1.append(element['col_1'])
    col_2.append(element['col_2'])

df['col_1'] = col_1
df['col_2'] = col_2

希望这对你有帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

@thisray 感谢您花时间回答。赞赏。我想出了这个答案，它可以解决问题，让我知道你的想法。

jsonfile = requests.get(URL)
fin_dict = jsonfile.json()
fin_history_dict = fin_dict['history']
historic_data = list(fin_history_dict.values())
df=pd.DataFrame(data = historic_data,index=fin_dict['history'])

【讨论】：