Python -将响应变量转换为Pandas Dataframe

Question

我运行了一个LIWC分析，它给出了以下结果(如下)。我想把结果变成熊猫的数据。如果有人能参与，那就太好了。

(预先谢谢:)

最好的，大卫

resp = requests.post(url, auth=(api_key, api_secret), data=data)
resp1 = resp
print(resp.json())

{“计划_使用”：{“调用限制”：1000，“调用_做”：6，“调用_剩馀”：994，“%_used”：0.6，“开始日期”：“2020-12-09T03:05:57.779556Z”，“结束日期”：'2020-12-23T03:05:57.779556Z'}，“结果”：{'response_id'：'d1382f42-5c28-4528-ab2e-81b80ba185e2'，“请求_id”：'req-1'，‘语言’：'en'，‘版本’：'v1.0.0'，‘总结’：{'word_count'：57，‘word_per_句子’：11.4，‘句子_计数’：5，‘6_plus_word’：0.2982456140350877，'emojis'：0，‘表情符号’：0，‘hashtag’：0，'urls'：0}，‘'liwc'：{’成绩‘：{’分析性思维‘：80.77394876079086，’真实‘：38.8220872694557，’法规‘：50，’情感_音调‘：97.58138119866139，’字典_词‘：0.8771929824561403，’类别‘：{’成就‘：0，’形容词‘：0.017543859649122806，’副词‘：0.03508771929824561，’情感‘：0.05263157894736842，’从属‘：0.017543859649122806，’所有标点符号‘：0.10526315789473684，’愤怒_词‘：0，“焦虑词”：0，“撇号”：0，“文章”：0.12280701754385964，“同意”：0，“助动词”：0.14035087719298245，“生物过程”：0，“身体”：0，“因果关系”：0，“确定性”：0，“认知过程”：0.05263157894736842，“冒号”：0，“逗号”：0.017543859649122806，“比较”，“连词”：0.07017543859649122，“破折号”：0，“死亡”：0，“差异”：0，“差异”：0.017543859649122806，“驱动器”：0.03508771929824561，“感叹”：0，“家庭”：0，“感觉”：0，“女性”：0，“填充词”：0，“焦点_未来”：0，“焦点_过去”：0，“焦点_现在”：0.14035087719298245，‘朋友’：0.017543859649122806，‘function_word’：0.543859649122807，'health'：0，'feel'：0，‘home’，'i'：0.03508771929824561，‘客观代词’：0.03508771929824561，‘非正式语言’：0，‘摄入’：0，‘洞察力’：0，‘疑问句’：0.017543859649122806，‘休闲’：0.14035087719298245，‘男性’：0，‘金钱’：0，‘运动’：0.05263157894736842，‘否定句’：0，‘负性_情感_词’：0，'netspeak'：0，‘不流利’：0，‘数字’：0，‘其他_语法’：0.2807017543859649，‘其他_标点符号’：0，‘括号’：0，‘知觉_加工’：0.017543859649122806，‘句点’：0.08771929824561403，‘个人_关注’：0.14035087719298245，‘个人_代词’：0.03508771929824561，‘积极_情感_词’：0.05263157894736842，‘权力’：0，‘介词’：0.10526315789473684，‘代词’：0.07017543859649122，‘量词’：0.05263157894736842，‘问号’：0，‘引号’：0，“相关性”：0.17543859649122806，“宗教”：0，“奖励”：0.017543859649122806，“风险”：0，“悲伤的单词”：0，“见”：0.017543859649122806，“分号”：0，“性”：0，“她”：0，“社交”：0.03508771929824561，“空间”：0.10526315789473684，“咒骂”：0，“试探性”：0.03508771929824561，“他们”，“时间”：0.017543859649122806，“时间取向”：0.14035087719298245，“动词”：0.19298245614035087，“我们”：0，“工作”：0，'you'：0}}，'sallee'：{‘计数’：{‘情感’：{‘钦佩’：5，‘娱乐’：0，‘愤怒’：0，‘无聊’：0，‘平静’：0，‘好奇心’：0，‘欲望’：‘厌恶’：0，‘刺激’：0.375，“亲爱的”：0，“感恩”：2，“joy”：6.375，“爱”：5，“痛苦”：0，“悲伤”：0，“惊喜”：0}，‘好感觉’：13.375，‘气氛’：0，‘坏感觉’：0，‘情绪化’：13.375，‘感情’：‘13.375’，‘非情感’：‘0}，’分数‘{’情感‘：{’情感‘：{’钦佩: 0.3333333333333333，‘娱乐’：0，“愤怒”：0，“无聊”：0，“平静”：0，“好奇心”：0，“欲望”：0，“厌恶”：0，“兴奋”：0.03614457831325301，“恐惧”：0，“感激”：0.16666666666666666，“joy”：0.3893129770992366，“爱”：0.3333333333333333，“痛苦”：0，“悲伤”：0，“惊喜”：0}，“美好感觉”：0.2015065913370998，“矛盾感觉”：0，“坏感觉”：0，“坏感觉”：0，‘情感性’：0.2015065913370998，‘情感’：0.6541600137038615，‘非情感’：0.7984934086629002}，‘情感_单词_计数’：4}

}

Answer 1

js = resp.json()
df = pd.json_normalize(js['results'][0])
df.columns

Index(['response_id', 'request_id', 'language', 'version',
       'summary.word_count', 'summary.words_per_sentence',
       'summary.sentence_count', 'summary.six_plus_words', 'summary.emojis',
       'summary.emoticons',
       ...
       'sallee.scores.emotions.pain', 'sallee.scores.emotions.sadness',
       'sallee.scores.emotions.surprise', 'sallee.scores.goodfeel',
       'sallee.scores.ambifeel', 'sallee.scores.badfeel',
       'sallee.scores.emotionality', 'sallee.scores.sentiment',
       'sallee.scores.non_emotion', 'sallee.emotion_word_count'],
      dtype='object', length=150)

df.iloc[0]

response_id                   d1382f42-5c28-4528-ab2e-81b80ba185e2
request_id                                                   req-1
language                                                        en
version                                                     v1.0.0
summary.word_count                                              57
                                              ...
sallee.scores.badfeel                                            0
sallee.scores.emotionality                                   0.202
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sallee.scores.non_emotion                                    0.798
sallee.emotion_word_count                                        4
Name: 0, Length: 150, dtype: object