我在一家物业公司工作，正试图创建一个经常更新的excel表，其中包含公司所有的单位/租户/物业/等数据。我们目前使用一个物业管理网站，其中包含我们所有的数据。该网站有一个api，我应该可以用它来访问这些数据。
我已经尝试从网站的api导入数据，并且已经成功导入了。话虽如此，但导入的数据只有json文件的格式，我在将其转换为csv时遇到了麻烦。
以下是我目前的计划。
'''all imports needed'''
import requests
import pandas as pd
import csv
import json
#get data from api
url ='https://*apiusername:apisecretkey@companyname*.appfolio.com/api/v1/reports/rent_roll.json?columns=Property,PropertyName,PropertyGroupId,PropertyAddress,Unit,Tenant,BdBa,SquareFt,MarketRent,Rent,MoveIn,MoveOut'
response = requests.get(url).json()
print("successfully imported json data from appfolio api.")
except IOError:
print("I/O Error")
#flatten json dictionary just in case
def flattenjson(b, delim):
print("attempting to flatten json dictionary.")
val = {}
for i in b.keys():
if isinstance(b[i], dict):
get = flattenjson(b[i], delim)
for j in get.keys():
val[i+ delim + j]= get[j]
else:
val[i] = b[i]
return val
test = flattenjson(response, ',')
#print output for test
print(test)
#confirm that test variable is in dictionary format
if isinstance(test, dict):
print("your imported file is a dictionary.")
#convert dictionary to a csv with pandas
df = pd.DataFrame.from_dict(test)
print("converted dictionary to pandas dataframe.\n\n")
except:
print("Error")
df.to_csv("data.csv")
print("successfully converted dataframe to csv file. attempting to read back data.\n\n")
df = pd.read_csv("data.csv", index_col=0)
print(df)
except:
print("Error")
如果我在将导入的json字典转换为csv之前打印出来，这是一个当前结构的样本，它看起来像什么。
{'结果':[{'物业':'1020p - 1024 N. roadname Pkwy.Cityname, XX
12345', 'PropertyName': '1020p', 'PropertyGroupId': '418024, 418031,
418057, 418068, 418069, 418073, 418077', 'PropertyAddress': '1020 N. roadname Pkwy.
roadname Pkwy.Cityname, XX 12345', '单元': '商业-Loop Lofts
B单元', '租户':None, 'BdBa': '--/-', 'SquareFt': '4,888',
MarketRent': '4,000.00', '租金':无, 'MoveIn':无, 'MoveOut':
无}, {'Property':'1020p - 1024 N. roadname Pkwy.Cityname, XX
12345, 'PropertyName': '1020p', 'PropertyGroupId': '418024, 418031,
418057, 418068, 418069, 418073, 418077', 'PropertyAddress': '1020 N. roadname Pkwy.
roadname Pkwy.Cityname, XX 12345', '单元': '100', '租户': 'John
Roberts', 'BdBa': '1/1.00', 'SquareFt': '930', 'MarketRent':
1,075.00', '租金': '1,075.00', '迁入': '10/17/2021', '迁出':
无}], '下一步_页面_url':无}。
我相信，由于API的工作方式，它正在制作一个嵌套的字典，第一个键被标为results，而最后一个键被标记为下一步_页面_url.
由于这个原因，我相信当用pandas把字典转换为csv时，它把我所有必须处理属性数据的键放在他们自己的列中。而这是我想改变的事情。我目前转换的csv输出看起来是这样的。
results next_page_url
0 {'Property': '1020p - 1024 N. roadname Pkwy. St... NaN
1 {'Property': '1020p - 1024 N. roadname Pkwy. St... NaN
2 {'Property': '1020p - 1024 N. roadname Pkwy. St... NaN
3 {'Property': '1020p - 1024 N. roadname Pkwy. St... NaN
4 {'Property': '1020p - 1024 N. roadname Pkwy. St... NaN
.. ... ...
639 {'Property': 'putinvest - 4240 something Ave.... NaN
640 {'Property': 'putmgr - 4240 something Ave. St... NaN
641 {'Property': 'z4184p - 4184 Something Ave. Jo... NaN
642 {'Property': 'z4400p - 4400 Boardwalk Name St. ... NaN
643 {'Property': 'z4514 - 4514 something Ave. St. Lo... NaN
[644 rows x 2 columns]
理想情况下，来自api的每一列，如PropertyName、Tenant、PropertyAddress等，在csv中都有自己的列。谁能告诉我如何以这种方式进行格式化？
