Pandas使用教程-Pandas与WebAPI交互

目录 进阶篇41. Pandas 与 Web API 交互1. 引言2. 基本工具与库3. 从 Web API 获取数据3.1 发送请求3.2 解析 JSON 数据 4. 将 API 数据转换为 Pandas DataFrame4.1 简单的转换4.2 处理嵌套数据 5. 实际案例：获取天气数据5.1 获取 API 密钥并构建请求5.2 数据转换与提取关键信息 6. 错误处理与调试7. 进阶技巧7.1 批量数据请求7.2 缓存和速率限制 8. 总结9. 参考资料

进阶篇41. Pandas 与 Web API 交互

在现代数据分析流程中，数据不仅仅存储在本地文件中，越来越多的数据以 Web API 的形式公开。通过 Web API，我们可以直接获取实时数据，如天气、金融、社交媒体等信息。Pandas 与 Python 的 requests、json 等库结合使用，使得将 API 返回的数据快速转换为 DataFrame 成为可能。本文将详细介绍如何使用 Pandas 与 Web API 进行交互，包括获取数据、解析 JSON、错误处理以及如何将数据转化为 DataFrame 以便于后续分析。

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1. 引言

Web API（应用程序编程接口）允许开发者通过 HTTP 协议访问和操作远程数据服务。数据通常以 JSON 格式返回，而 Pandas 强大的数据处理能力使得从 JSON 转换到 DataFrame 成为一项常用技能。数学上，假设 API 返回的 JSON 数据表示为集合 ( D = {d_1, d_2, \dots, d_n} )，通过数据解析和转换，我们将其构建为一个表格： DataFrame = f ( D ) \text{DataFrame} = f(D) DataFrame=f(D) 其中 ( f ) 表示解析函数，提取关键字段和对应值，并构造结构化数据。

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2. 基本工具与库

在与 Web API 交互时，我们通常需要以下 Python 库：

requests：用于发送 HTTP 请求，获取 API 返回的数据。json：用于解析 JSON 格式数据（虽然 requests 内置 json() 方法）。Pandas：用于数据处理和转换，将 API 数据转换为 DataFrame。（可选）time 与 logging：用于调试和错误处理，记录请求状态和响应时间。

例如：

import requests import pandas as pd

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3. 从 Web API 获取数据 3.1 发送请求

使用 requests 库发送 GET 请求，从 API 获取数据：

import requests url = " api.example /data" # 示例 API 地址 response = requests.get(url)

常见请求头、参数和认证信息可以通过 requests 的参数进行设置，例如：

headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_TOKEN'} params = {'q': 'keyword', 'limit': 100} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) 3.2 解析 JSON 数据

大部分 Web API 返回的数据格式为 JSON，可以使用 response.json() 方法直接解析：

data = response.json()

如果返回的数据嵌套结构较深，可以先使用 json.dumps() 格式化输出查看结构，再决定如何提取所需字段。

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4. 将 API 数据转换为 Pandas DataFrame 4.1 简单的转换

假设 API 返回的数据为 JSON 数组，直接转换为 DataFrame：

# 假设 data 是一个包含多个字典的列表 df = pd.DataFrame(data) print(df.head())

这种方式适用于返回格式简单、结构平坦的数据。

4.2 处理嵌套数据

如果返回的数据嵌套较深，可以利用 json_normalize() 方法将嵌套 JSON 展开：

from pandas import json_normalize # 假设 data 是一个嵌套的 JSON 对象，其中 'results' 包含实际数据 df_nested = json_normalize(data, record_path='results', meta=['id', 'timestamp']) print(df_nested.head())

这样可以将嵌套数据转换为扁平化结构，便于后续分析。

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5. 实际案例：获取天气数据

下面以 OpenWeatherMap API 为例，展示如何从 Web API 获取天气数据并转换为 DataFrame。

5.1 获取 API 密钥并构建请求

首先，注册 OpenWeatherMap 获取 API 密钥，然后构建 URL 和参数：

import requests import pandas as pd api_key = "YOUR_API_KEY" city = "Beijing" url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather" params = { 'q': city, 'appid': api_key, 'units': 'metric' # 使用摄氏度 } response = requests.get(url, params=params) data = response.json() print(data)

这将返回关于指定城市的天气信息。

5.2 数据转换与提取关键信息

假设我们需要提取温度、湿度和天气描述，可以这么做：

# 提取关键信息 weather_info = { 'City': data.get('name'), 'Temperature': data.get('main', {}).get('temp'), 'Humidity': data.get('main', {}).get('humidity'), 'Weather': data.get('weather')[0].get('description') if data.get('weather') else None } # 转换为 DataFrame df_weather = pd.DataFrame([weather_info]) print("天气数据：") print(df_weather)

输出结果可能为：

City Temperature Humidity Weather 0 Beijing 25.3 60 clear sky

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6. 错误处理与调试

在与 Web API 交互时，可能会遇到请求失败、数据格式错误或网络问题。建议加入错误处理机制：

import requests try: response = requests.get(url, params=params, timeout=10) response.raise_for_status() # 若返回状态码不为 200，将抛出异常 data = response.json() except requests.RequestException as e: print("请求出错：", e) data = None

同时，可以利用 logging 模块记录调试信息，帮助定位问题。

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7. 进阶技巧 7.1 批量数据请求

对于需要获取大量数据的场景，可以通过循环或批量请求 API，将多个结果合并成一个 DataFrame。例如，获取一周内每日天气数据：

dates = pd.date_range(start="2024-01-01", periods=7, freq='D') weather_list = [] for date in dates: params['dt'] = int(date.timestamp()) response = requests.get(url, params=params) if response.status_code == 200: weather_list.append(response.json()) # 将批量数据转换为 DataFrame df_week = pd.json_normalize(weather_list) print(df_week.head())

注意：有些 API 可能不支持历史数据或批量请求，需根据 API 文档调整策略。

7.2 缓存和速率限制 缓存：对于频繁访问的 API，可以考虑利用缓存机制（如 requests-cache）减少重复请求，提升效率。速率限制：注意 API 的调用频率限制，合理设置请求间隔，避免被暂时封禁。

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8. 总结

本文详细介绍了如何利用 Pandas 与 Web API 交互，从发送请求、解析 JSON、数据转换到错误处理和进阶技巧。主要内容包括：

使用 requests 获取数据：构建请求、设置参数和请求头，处理返回的 JSON 数据。数据转换：将 API 返回的 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame，利用 json_normalize 处理嵌套数据。错误处理：利用 try/except 捕获请求和解析错误，并使用 logging 记录调试信息。实际案例：以 OpenWeatherMap API 为例，展示如何获取天气数据并转换为 DataFrame。进阶技巧：包括批量数据请求、缓存策略和速率限制处理，确保在大规模数据获取时高效稳定。

掌握这些技术，将使你能够将 Web API 数据快速整合到数据分析流程中，支持实时数据获取、动态分析以及自动化报告生成。不断实践和优化，将帮助你在数据科学项目中获得更全面、更及时的数据支持。

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9. 参考资料 Pandas 官方文档：IO tools (reading and writing)Requests 官方文档Pandas 官方文档：json_normalize《Python for Data Analysis》 by Wes McKinney相关博客和论坛文章，如 CSDN、知乎上关于“Pandas Web API 交互”的讨论

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希望本文能帮助你深入理解并灵活运用 Pandas 与 Web API 的交互技巧，将在线数据高效整合到数据分析工作中。不断实践与探索，将使你在数据科学领域获得更高效、更实时的数据支持。