我目前正在努力弄清楚如何使用熊猫从OpenCorporate API抓取数据并将其插入CSV文件。我不太确定自己在哪里搞砸。
import pandas as pd
df = pd.read_json('https://api.opencorporates.com/companies/search?q=pwc')
data = df['companies']['company'][0]
result = {'name':data['timestamp'],
'company_number':data[0]['company_number'],
'jurisdiction_code':data[0]['jurisdiction_code'],
'incorporation_date':data[0]['incorporation_date'],
'dissolution_date':data[0]['dissolution_date'],
'company_type':data[0]['company_type'],
'registry_url':data[0]['registry_url'],
'branch':data[0]['branch'],
'opencorporates_url':data[0]['opencorporates_url'],
'previous_names':data[0]['previous_names'],
'source':data[0]['source'],
'url':data[0]['url'],
'registered_address':data[0]['registered_address'],
}
df1 = pd.DataFrame(result, columns=['name', 'company_number', 'jurisdiction_code', 'incorporation_date', 'dissolution_date', 'company_type', 'registry_url', 'branch', 'opencorporates_url', 'previous_names', 'source', 'url', 'registered_address'])
df1.to_csv('company.csv', index=False, encoding='utf-8')
答案 0 :(得分:1)
使用> MyFilter <- function(data, filtersVector) {
filtersVector<- enquo(filtersVector)
result <- data %>% filter(Species %in% !!filtersVector)
result
}
> MyFilter(iris, c("setosa", "virginica"))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
获取json
数据,然后使用requests
展平响应。
pd.io.json.json_normalize
然后按照问题所述,使用import requests
json_data = requests.get('https://api.opencorporates.com/companies/search?q=pwc').json()
from pandas.io.json import json_normalize
df = None
for row in json_data["results"]["companies"]:
if df is None:
df = json_normalize(row["company"])
else:
df = pd.concat([df, json_normalize(row["company"])])
方法将DataFrame
写入csv
。
答案 1 :(得分:0)
批量访问OpenCorporates数据库可能会更容易。
OpenCorporates根据封闭许可为商业用户提供访问权限,并为能够通过类似共享的开放数据许可共享结果的记者,学者和NGO提供开放数据。许可证位于此处:https://opencorporates.com/info/licence