データフレームから特定の値を選ぶ？

Question

私はjsonのURLから作成したデータフレームを持っています。 bpiと時間の2つの列があります。 bpi値は最初の3行のディクショナリであり、時間値はNaNです。最後の3行は、bpiのNaNと時間の時限値です。私は行3、列1、行4列2を返したいと思います。複雑な部分は、行3、列1-から、辞書から特定のキー、値のペアだけを選択したいということです。これどうやってするの？

[in] print(btc) 
[out] 
                  bpi \ 
EUR   {'code': 'EUR', 'symbol': '€', 'rate': '3... 
GBP   {'code': 'GBP', 'symbol': '£', 'rate': '... 
USD   {'code': 'USD', 'symbol': '$', 'rate': '4,... 
updated             NaN 
updatedISO            NaN 
updateduk             NaN 

           time 
EUR        NaN 
GBP        NaN 
USD        NaN 
updated  Aug 27, 2017 14:07:00 UTC 
updatedISO 2017-08-27T14:07:00+00:00 
updateduk Aug 27, 2017 at 15:07 BST 

私はUSD辞書、プラスtime列からupdated値からrateをしたいです。 DFは、あなたが、パンダ.to_dict

[in] 
btc_dict = btc.to_dict() 

print(btc_dict) 
[out] 
{'bpi': {'EUR': {'code': 'EUR', 'symbol': '€', 'rate': '3,671.8281', 'description': 'Euro', 'rate_float': 3671.8281}, 'GBP': {'code': 'GBP', 'symbol': '£', 'rate': '3,397.8616', 'description': 'British Pound Sterling', 'rate_float': 3397.8616}, 'USD': {'code': 'USD', 'symbol': '$', 'rate': '4,378.8400', 'description': 'United States Dollar', 'rate_float': 4378.84}, 'updated': nan, 'updatedISO': nan, 'updateduk': nan}, 'time': {'EUR': nan, 'GBP': nan, 'USD': nan, 'updated': 'Aug 27, 2017 14:07:00 UTC', 'updatedISO': '2017-08-27T14:07:00+00:00', 'updateduk': 'Aug 27, 2017 at 15:07 BST'}} 

Answer 1

IIUCを可能性が使用して変更されたときに

出力はここrateの

を一覧表示欄が続く付加価値のすべての日付の1行でなければなりませんが出力されますちょうどそのように、df.locを使用して、これらの値にアクセスします。

r = df.loc['USD', 'bpi']['rate'] 
y = df.loc['updated', 'time'] 

df = pd.DataFrame({'btc_price (USD)': [r], 'time' : [y]}) 
print(df) 

    btc_price (USD)      time 
0  4,378.8400 Aug 27, 2017 14:07:00 UTC 

をCSVに保存するには、を使用したいです：

df.to_csv('out.csv') 

---

あなたが将来的に同じデータフレームに追加する必要がある場合は、あなたが最初に新しいデータフレームを作成し、既存のCSVファイルに追加したい：

df_new = pd.DataFrame([[new_rate, new_time]], columns=['btc_price (USD)', 'time']) 
with open('out.csv', 'a') as f: 
    df_new.to_csv(f, header=False) 

Answer 2

私の意見では

d = {'bpi': {'EUR': {'code': 'EUR', 'symbol': '€', 'rate': '3,671.8281', 'description': 'Euro', 'rate_float': 3671.8281}, 'GBP': {'code': 'GBP', 'symbol': '£', 'rate': '3,397.8616', 'description': 'British Pound Sterling', 'rate_float': 3397.8616}, 'USD': {'code': 'USD', 'symbol': '$', 'rate': '4,378.8400', 'description': 'United States Dollar', 'rate_float': 4378.84}, 'updated': np.nan, 'updatedISO': np.nan, 'updateduk': np.nan}, 'time': {'EUR': np.nan, 'GBP': np.nan, 'USD': np.nan, 'updated': 'Aug 27, 2017 14:07:00 UTC', 'updatedISO': '2017-08-27T14:07:00+00:00', 'updateduk': 'Aug 27, 2017 at 15:07 BST'}} 

---

：最高の dict sから新しい列を作成することです

df = pd.DataFrame(d) 
#replace NaNs to {} 
df['bpi'] = df['bpi'].fillna(pd.Series([{}], index=df.index)) 

#new df by constructor, join column time last 
df1 = pd.DataFrame(df['bpi'].values.tolist(), index=df.index).join(df['time']) 
#convert rate column to float 
df1['rate'] = df1['rate'].replace(',','',regex=True).astype(float) 
#convert time column to datetimes 
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time']) 
print (df1) 
      code    description  rate rate_float symbol \ 
EUR   EUR     Euro 3671.8281 3671.8281 € 
GBP   GBP British Pound Sterling 3397.8616 3397.8616 £ 
USD   USD United States Dollar 4378.8400 4378.8400 $ 
updated  NaN      NaN  NaN   NaN  NaN 
updatedISO NaN      NaN  NaN   NaN  NaN 
updateduk NaN      NaN  NaN   NaN  NaN 

          time 
EUR      NaT 
GBP      NaT 
USD      NaT 
updated 2017-08-27 14:07:00 
updatedISO 2017-08-27 14:07:00 
updateduk 2017-08-27 15:07:00 

か、可能であれば元のJSONデータをこのsolutionに似json_normalizeを使用します。

df = json_normalize(d) 
print (df) 

最終フィルタboolean indexingによって：

#sample 
df3 = df1[(df1['code'] == 'EUR') & (df1['rate'] > 1000)] 
print (df3) 
    code description  rate rate_float symbol time 
EUR EUR  Euro 3671.8281 3671.8281 € NaT