Python 从特定API（BLS）创建逗号分隔的数据表而不使用prettytable，如示例代码所示？

我正在学习使用劳工统计局的API从中提取数据。示例代码：

import requests
import json
import prettytable
headers = {'Content-type': 'application/json'}
data = json.dumps({"seriesid": ['LAUMT421090000000005'],"startyear":"2011", "endyear":"2014"})
p = requests.post('https://api.bls.gov/publicAPI/v2/timeseries/data/', data=data, headers=headers)
json_data = json.loads(p.text)
for series in json_data['Results']['series']:
    x=prettytable.PrettyTable(["series id","year","period","value","footnotes"])
    seriesId = series['seriesID']
    for item in series['data']:
        year = item['year']
        period = item['period']
        value = item['value']
        footnotes=""
        for footnote in item['footnotes']:
            if footnote:
                footnotes = footnotes + footnote['text'] + ','
       'if 'M01' <= period <= 'M12':'
            x.add_row([seriesId,year,period,value,footnotes[0:-1]])
    output = open(seriesId + '.txt','w')
    output.write (x.get_string())
    output.close()

导入请求
导入json
进口漂亮表
headers={'Content-type'：'application/json'}
data=json.dumps（{“seriesid”：['LAUMT421090000000005']，“startyear”：“2011”，“endyear”：“2014”}）
p=请求。post（'https://api.bls.gov/publicAPI/v2/timeseries/data/，数据=数据，标题=标题）
json_data=json.loads（p.text）
对于json_数据['Results']['series']中的系列：
x=prettytable.prettytable（[“序列id”、“年份”、“期间”、“值”、“脚注”]）
seriesId=系列['seriesId']
对于系列[“数据”]中的项目：
年份=项目[‘年份’]
期间=项目[“期间”]
值=项目[“值”]
脚注=“”
对于第[‘脚注’]项中的脚注：
如果脚注：
脚注=脚注+脚注['text']+'，'
'如果'M01'
在上述代码行之后，使用以下stackoverflow链接中描述的步骤进行后续步骤：

希望有帮助
 在下面的代码中，我创建了一个数据帧，然后使用
pandas.dataframe.to_csv（）
（）将其输出到.csv文件。在本例中，我还添加了try和except子句，以在用户输入无效的序列ID（与本例不同）或用户超过BLS API的每日点击次数（未注册用户每天最多可请求25次查询）时引发异常

在本例中，我添加了一个列来显示SeriesID，如果SeriesID列表包含多个项，这将证明它更有用，并有助于区分不同的系列。我还对脚注列进行了一些额外的操作，使其在输出的数据帧中更有意义

import pandas as pd
import json
import requests

headers = {'Content-type': 'application/json'}
data = json.dumps({"seriesid": ['LAUMT421090000000005'],"startyear":"2011", "endyear":"2014"})
p = requests.post('https://api.bls.gov/publicAPI/v1/timeseries/data/', data=data, headers=headers)
json_data = json.loads(p.text)
try:
    df = pd.DataFrame()
    for series in json_data['Results']['series']:
        df_initial = pd.DataFrame(series)
        series_col = df_initial['seriesID'][0]
        for i in range(0, len(df_initial) - 1):
            df_row = pd.DataFrame(df_initial['data'][i])
            df_row['seriesID'] = series_col
            if 'code' not in str(df_row['footnotes']): 
                df_row['footnotes'] = ''
            else:
                df_row['footnotes'] = str(df_row['footnotes']).split("'code': '",1)[1][:1]
            df = df.append(df_row, ignore_index=True)
    df.to_csv('blsdata.csv', index=False)
except:
    json_data['status'] == 'REQUEST_NOT_PROCESSED'
    print('BLS API has given the following Response:', json_data['status'])
    print('Reason:', json_data['message'])

如果要输出.xlsx文件而不是.csv文件，只需将
df.to_csv（'blsdata.csv'，index=False）
替换为
df.to_excel（'blsdata.xlsx'，index=False，engine='xlsxwriter'）

预期输出的.csv文件：


如果使用
pandas.DataFrame.to_excel（）
而不是
pandas.DataFrame.to_csv（）
，则应输出.xlsx文件：

这是一个多么惊人的答案。对不起，我花了这么长时间才回复。这个问题直到今天才在工作中出现。我通过胡闹和试着一块一块地理解你的代码学到了很多东西，比如
len（df）
和
try except
。结果只有两个小问题：1。结果不包括年初的第一个月。我将尝试对范围内的I使用
（0，len（df_initial））：
。2.我的结果表中的脚注列为空。但这些都是小事。我学习了循环的
和熊猫的
，但从未将它们组合在一起。你在这里所做的真的让我大开眼界。非常感谢你。我在哪里可以读到更多关于这样的东西：不仅使用pandas做我通常在Excel中做的事情，而且还将它与Python基础知识相结合。在本例中，您如何知道json_数据中有哪些列？谢谢。我对json数据一无所知，所以我也想知道'df_initial=pd.DataFrame（series）`如何工作。我试图返回
json_数据['Results']['series']
，以查看它由什么组成，但返回的结果似乎与
json_数据一样
import pandas as pd
import json
import requests

headers = {'Content-type': 'application/json'}
data = json.dumps({"seriesid": ['LAUMT421090000000005'],"startyear":"2011", "endyear":"2014"})
p = requests.post('https://api.bls.gov/publicAPI/v1/timeseries/data/', data=data, headers=headers)
json_data = json.loads(p.text)
try:
    df = pd.DataFrame()
    for series in json_data['Results']['series']:
        df_initial = pd.DataFrame(series)
        series_col = df_initial['seriesID'][0]
        for i in range(0, len(df_initial) - 1):
            df_row = pd.DataFrame(df_initial['data'][i])
            df_row['seriesID'] = series_col
            if 'code' not in str(df_row['footnotes']): 
                df_row['footnotes'] = ''
            else:
                df_row['footnotes'] = str(df_row['footnotes']).split("'code': '",1)[1][:1]
            df = df.append(df_row, ignore_index=True)
    df.to_csv('blsdata.csv', index=False)
except:
    json_data['status'] == 'REQUEST_NOT_PROCESSED'
    print('BLS API has given the following Response:', json_data['status'])
    print('Reason:', json_data['message'])