将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close'])，为什么key列没有表头

时间: 2024-01-14 20:03:55 浏览: 134
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regionprops_to_df:取得包含skimage.measure.regionprops输出的regionprops对象的列表，返回所有非隐藏，非隐藏标量属性的Pandas DataFrame

根据你提供的代码，从data.Data[0]中创建了一个DataFrame，并将data.Times作为行索引，将['Close']作为列索引。由于没有为键列指定列标签，因此该列没有列标签。如果要为键列指定列标签，可以将其作为参数传递给pd.DataFrame()函数，例如： ``` df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['key', 'Close']) ``` 这将为键列添加列标签'key'。
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data = w.wsd("000852.SH", "close", "2021-01-01", "2023-05-05", "") # # # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close']) key列没有表头

然后，你使用pd.DataFrame()函数将data.Data[0]转换为一个DataFrame，其中data.Times作为行索引，['Close']作为列索引。然而，在这种情况下，由于你没有为键列指定列标签，因此该列没有列标签。 如果你想要为键列...

df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close'])，里面为什么key列没有表头

在这段代码中，data....df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3', ...]) 这样，数据帧的每一列就会被命名为 Column1、Column2、Column3，以此类推。

import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)注释

代码使用 requests 库向数据接口发起请求，然后使用正则表达式从返回的 JSON 数据中提取出所需信息，最后将数据整合成 pandas DataFrame 格式并输出。具体来说，代码循环爬取 3 页数据，每页包含 50 条交易记录。...

我加了df = df.rename(columns={df.columns[0]: 'key'})，他把Close列名改成了key

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