Python 将对象列表中的值获取到可读数据帧时出现问题

在过去的几天里，我一直遇到同样的问题，在这个论坛上搜索所有的东西，寻找答案，但我所尝试的一切似乎都不起作用。我一直在关注其他人发布的教程，他们可以很简单地做到这一点，但当我从多个角度尝试时，我遇到了多个问题。我的脑袋被我尝试过的所有事情弄得乱七八糟，我甚至都不知道发生了什么或者我做了什么。这不是全部代码，但这应该是唯一相关的代码，因为其他部分执行其他功能，但是如果我遗漏了任何内容，我很抱歉

基本上，我从一个网站上获取历史金融烛台数据，试图将其放入熊猫数据框中，然后使用该数据框用Plotly制作图表。我以“结果”的形式获取数据，PyCharm将数据很好地输出到“运行”框中，但现在我需要保存该数据，因此我必须将“结果”转换为数据帧作为“priceData”，并将其转换为“priceData.csv”。当我打开该CSV文件时，我得到的只是一个从0到1439的列表（我一次导入1440个1分钟烛台），每个烛台只显示对象引用（，或类似内容）。这显然不是我想要的，我需要烛台中的数据，它应该由12条数据组成（打开时间、打开、低、关闭、高等等）。当图表函数运行时，它返回“AttributeError:‘DataFrame’object没有属性‘high’”，我认为这是因为它正在访问烛台对象ID，而不是值

我可以通过深入并调用它来保存结果[0].high或结果[0].low等来获得具体的值。但是我必须迭代1440个烛台的数据，并分别写入/保存它们，然后将它们的高/低/打开/关闭/时间等集合起来，以便能够绘制，这比我看过的教程要复杂得多。他们可以直接使用数据框进行绘图，没有任何问题，他们不会遇到属性错误，就像它只是为他们正确地识别列一样。但当我看“result”的列时，有1440列（每个烛台也有一列），但我认为应该是12列，每个烛台由12个不同的数据位组成。我尝试过转换列和行，但也不起作用

即使我试图通过指定“result[0]”而不指定.high/.low/etc来获取一个对象的整个烛台数据，我也会遇到相同的属性错误。建议使用一些方法来指定列是什么，这就是散列的“priceData.columns”的用途，在这里我确定了每个列是什么。但我得到了“长度不匹配：预期轴有1440个元素，新值有12个元素”

在这一点上，我真的很困惑，在兜圈子，有人能帮我指出正确的方向，告诉我我搞砸了什么吗？提前感谢所有花时间阅读本文的人，或者他们可以提供任何指导的人

from binance_f import RequestClient
from binance_f.model import *
from binance_f.constant.test import *
from binance_f.base.printobject import *
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import plotly.io as pio

pd.options.plotting.backend = 'plotly'
pio.renderers.default = "browser"

request_client = RequestClient(api_key=g_api_key, secret_key=g_secret_key, url="https://fapi.binance.com")

result = request_client.get_candlestick_data(symbol="BTCUSDT", interval=CandlestickInterval.MIN1, 
                                                startTime=1609473600000, endTime=None, limit=1440)

priceData = pd.DataFrame([result])
priceData.to_csv('priceData.csv')
print(pd.read_csv("E:\Creative\GitHub Projects\Binance_Futures_python\example\market\priceData.csv"))
#priceData.columns = ['opentime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'closetime', 'quoteassetvol', #'numberoftrades','takerbuybase', 'takerbuyquote', 'ignore']

def chart():
    pricedata = pd.read_csv('E:\Creative\GitHub 
        Projects\Binance_Futures_python\example\market\priceData.csv')
    highprice = pricedata.high
    lowprice = pricedata.low
    openprice = pricedata.open
    closeprice = pricedata.close
    fig = dict({
        "data": [{"type": "candlestick",
                  "open": [openprice],
                  "close": [closeprice],
                  "low": [lowprice],
                  "high": [highprice]}],
        "layout": {"title": {"text": "Candlestick Charts"}}
    })
    pio.show(fig)


chart()

---

当前获取烛台数据的方式是，

result

是烛台对象的列表，每个对象都有可以单独访问的属性，如您指出的

result[0]。high

。听起来好像您想要解包所有这些属性并将它们放入数据帧中

，例如字典中烛台对象的所有12个属性，您可以使用

result[0]。\uuuu dict\uuuu

返回：

{'openTime'：1609473600000，'open'：'29302.11'，'high'：'29356.04'，'low'：'29302.10'，'close'：'29344.00'，'volume'：'170.018'，'closeTime'：1609473659999，'quoteasetvolume'：'4988200.62513'，'numTrades'：1045，'takerbuybeasetvolume'：'139.291'，'takerbuyquoteasetvolume'：'4086412.01157'，'忽略'：'0'

要从

result

中获取这些词典的列表，可以使用列表理解：

[candlestick\u obj.\uu dict\uuuuu for candlestick\u obj in result]

，并且

pd.DataFrame

允许您从这样的词典列表中构建数据框架，以便

priceData=pd.DataFrame([candlestick_obj.\uu dict_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

           openTime      open      high  ...  takerBuyBaseAssetVolume  takerBuyQuoteAssetVolume  ignore
0     1609473600000  29302.11  29356.04  ...                  139.291              4.086412e+06       0
1     1609473660000  29344.00  29369.00  ...                   95.555              2.804598e+06       0
2     1609473720000  29353.57  29356.75  ...                   43.821              1.285575e+06       0
3     1609473780000  29339.05  29340.01  ...                   26.836              7.870962e+05       0
4     1609473840000  29334.63  29334.63  ...                    6.004              1.760785e+05       0
...             ...       ...       ...  ...                      ...                       ...     ...
1435  1609559700000  29357.15  29370.00  ...                   35.133              1.031685e+06       0
1436  1609559760000  29370.00  29380.07  ...                   25.957              7.624015e+05       0
1437  1609559820000  29378.76  29382.00  ...                   20.663              6.070590e+05       0
1438  1609559880000  29371.32  29374.25  ...                   15.185              4.459265e+05       0
1439  1609559940000  29363.07  29364.68  ...                    4.084              1.199246e+05       0

代码的其余部分很好，chart函数按预期生成烛台图

from binance_f import RequestClient
from binance_f.model import *
from binance_f.constant.test import *
from binance_f.base.printobject import *
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import plotly.io as pio

pd.options.plotting.backend = 'plotly'
pio.renderers.default = "browser"

request_client = RequestClient(api_key=g_api_key, secret_key=g_secret_key, url="https://fapi.binance.com")

result = request_client.get_candlestick_data(symbol="BTCUSDT", interval=CandlestickInterval.MIN1, 
                                                startTime=1609473600000, endTime=None, limit=1440)

## you want the attributes of the Candlestick object
priceData = pd.DataFrame([candlestick_obj.__dict__ for candlestick_obj in result])
priceData.to_csv('priceData.csv')
# print(pd.read_csv("E:\Creative\GitHub Projects\Binance_Futures_python\example\market\priceData.csv"))
# priceData.columns = ['opentime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'closetime', 'quoteassetvol', #'numberoftrades','takerbuybase', 'takerbuyquote', 'ignore']

def chart():
    pricedata = pd.read_csv('priceData.csv', index_col=0)
    # print(pricedata.head())
    highprice = pricedata['high']
    lowprice = pricedata['low']
    openprice = pricedata['open']
    closeprice = pricedata['close']
    fig = dict({
        "data": [{"type": "candlestick",
                  "open": openprice,
                  "close": closeprice,
                  "low": lowprice,
                  "high": highprice}],
        "layout": {"title": {"text": "Candlestick Charts"}}
    })
    pio.show(fig)

chart()