JSONデータからpandas DataFrameを構築

Question

私はまだPythonの新人です.JSONデータ構造を扱う場合、私は賢明です。 たとえば、Alpha Vantageから取得したデータを後で処理するためにDataFrameにロードしようとしました。 JSONは次のようになります。私は日付が含まれており、近いだけ調整データフレームを構築しようとしています

{ 
"Meta Data": { 
    "1. Information": "Daily Time Series with Splits and Dividend Events", 
    "2. Symbol": "SHAK", 
    "3. Last Refreshed": "2017-11-03", 
    "4. Output Size": "Compact", 
    "5. Time Zone": "US/Eastern" 
}, 
"Time Series (Daily)": { 
    "2017-11-03": { 
     "1. open": "35.9000", 
     "2. high": "37.0700", 
     "3. low": "35.5600", 
     "4. close": "36.9800", 
     "5. adjusted close": "36.9800", 
     "6. volume": "874351", 
     "7. dividend amount": "0.0000", 
     "8. split coefficient": "1.0000" 
    }, 
    "2017-11-02": { 
     "1. open": "38.5000", 
     "2. high": "38.7000", 
     "3. low": "35.4300", 
     "4. close": "35.9000", 
     "5. adjusted close": "35.9000", 
     "6. volume": "1860695", 
     "7. dividend amount": "0.0000", 
     "8. split coefficient": "1.0000" 
    }, 
    "2017-11-01": { 
     "1. open": "37.8800", 
     "2. high": "38.2600", 
     "3. low": "36.9600", 
     "4. close": "37.1500", 
     "5. adjusted close": "37.1500", 
     "6. volume": "1350008", 
     "7. dividend amount": "0.0000", 
     "8. split coefficient": "1.0000" 
    },... 

。

from urllib.request import Request, urlopen 
import json 
import pandas as pd 
from pandas.io.json import json_normalize 

request=Request('https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED&symbol=SHAK&apikey=topsecret') 
response=urlopen(request) 

x=response.read() 
data=json.loads(x) 
df=pd.read_json(x,typ='series') 

これは、だからここにメタデータがすでに時系列から分離されている

Meta Data    {'1. Information': 'Daily Time Series with Spl... 
Time Series (Daily) {'2017-11-03': {'1. open': '96.1700', '2. high... 
dtype: object 

のようなものを返します。 しかし、私は今、どのようにして毎日の「調整終了」にアクセスするために時系列をどのように作業するのですか？

誰かが私にこれを手伝ってもらえると本当に素晴らしいことでしょう！

Answer 1

すでにjsonモジュールを使用してJSONを解析しているので、次のようにDataFrameを作成してからスライスして調整済みの閉じることができます。指定されたサンプルデータで

request=Request('https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED&symbol=SHAK&apikey=topsecret') 
response=urlopen(request) 

data=json.loads(response.read()) 
df=pd.DataFrame.from_dict(data['Time Series (Daily)'], orient="index") 

# Probably want that index to be a DatetimeIndex 
df.index = pd.to_datetime(df.index) 

# To get a pandas series that just has adjusted close, select that column 
adj_close = df['5. adjusted close'] 

、 adj_closeは次のようになりますパンダシリーズになります。

2017-11-01 37.1500 
2017-11-02 35.9000 
2017-11-03 36.9800 
Name: 5. adjusted close, dtype: object