Python字典到数据帧问题

Python字典到数据帧问题,python,pandas,numpy,Python,Pandas,Numpy,我正在尝试接受api请求,并将它们放在SQL可访问的格式中——目前我有嵌套字典,我不确定如何快速修复它们 这是目前的代码 timestr = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") Name= "swing_data_"+timestr+".json" api_results = {} for items in States: url = url_swing + items request = requests.get(url)

我正在尝试接受api请求,并将它们放在SQL可访问的格式中——目前我有嵌套字典,我不确定如何快速修复它们

这是目前的代码

timestr = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
Name= "swing_data_"+timestr+".json"

api_results = {}
for items in States:
        url = url_swing + items
        request = requests.get(url)
        api_results[items]=(request.json())



with open(Name, 'w') as f:
    json.dump(api_results, f)
数据帧输出是这样的

df = pd.DataFrame.from_dict([api_results])
df.head()
刚才编辑的问题,,
要格式化数据,列为类型、类型等,状态为另一列

创建
数据框的字典
s,然后通过最后删除第二级
多索引
重命名
并将索引转换为列

d = {k: pd.DataFrame(v) for k, v in api_results.items()}

df = pd.concat(d).reset_index(level=1, drop=True).rename_axis('key').reset_index()
print (df)
   key   type           suburb              street                 oldRange  \
0  VIC  House    Carlton North   114 Garton Street  $4,400,000 - $4,800,000   
1  VIC  House    Fitzroy North  24 Egremont Street  $1,600,000 - $1,750,000   
2  VIC  House   Hamlyn Heights    6 Heritage Drive  $1,180,000 - $1,280,000   
3  VIC  House  Caulfield South      24 Emma Street  $1,900,000 - $2,089,999   

                  newRange dollarDelta percentDelta  daysDelta  
0               $4,100,000   -$700,000         -14%         42  
1  $1,950,000 - $2,100,000    $350,000          20%         62  
2    $990,000 - $1,050,000   -$230,000         -17%         82  
3  $1,800,000 - $1,980,000   -$109,999          -5%         33  
如果可能,在第一个循环中创建
DataFrame
s:

api_results = {}
for items in States:
        url = url_swing + items
        request = requests.get(url)
        api_results[items]= pd.DataFrame(request.json())


df = pd.concat(api_results).reset_index(level=1, drop=True).rename_axis('key').reset_index()

这里的问题到底是什么?^^刚刚编辑的问题,想要格式化数据,列为类型、郊区等,并将状态作为另一列。请共享dataframe的示例输入和预期输出,而不是以图像的形式。