我如何在同一列中与Python中的单独列中进行两个值＆＃x200B;

Question

in this commands;


import requests

import pandas as pd

url = "https://api.binance.com/api/v3/depth?symbol=BNBUSDT&limit=100"

payload = {}

headers = {
'Content-Type': 'application/json'

}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload).json()

depth = pd.DataFrame(response, columns=["bids","asks"])

print(depth)

输出：

........	投标	询问
0	[382.40000000，86.84800000]	[382.50000000，196.24600000]
1	[382.30000000，174.26400000]	[382.60000000，116.10300000]，

并且首先我需要更改桌子

。 ..	bidsValue	bidsQuantity	asksValue	asksQuantity	rangeTotalbidsQuantity	rangeTotalasksQuantity
0	382.40000000	86.84800000	382.50000000	196.24600000
1	382.30000000	174.26400000	382.60000000	116.10300000

and then turn the columns values float so that be able to calculate in a specific range values quantity （例如0bidsvalue 400.00和？bidsvalue 380.00（“？”，因为我不知道行号）首先，我必须找到BidsValue 380.00的行号（例如，它是59），然后计算0bidssquantity to 59 bidsquantity to 59 bidsquantity 和Last 在rangetalbidsquantity列中写下结果。

我已经尝试了几个小时，我尝试了许多来自“ pandas.dataframe”的命令，但我做不到。 谢谢你！

Answer 1

您可以使用此解决方案。
在您的情况下，这将看起来像这样：

depth['bidsValue'], depth['bidsQuantity'] = zip(*list(depth['bids'].values))
depth['asksValue'], depth['asksQuantity'] = zip(*list(depth['asks'].values))
depth = depth.drop(columns=['bids', 'asks'])

第二部分查看此教程。

Answer 2

您可以使用：

pd.DataFrame(df['bids'].tolist())

然后将其连接到原始数据框架上。

Answer 3

您可以apply（） pandas.Series并分配给新列

depth[ ['bidsValue', 'bidsQuantity'] ] = depth['bids'].apply(pd.Series)
depth[ ['asksValue', 'asksQuantity'] ] = depth['asks'].apply(pd.Series)

，然后您必须删除原始列bids，ask ass ass

depth = depth.drop(columns=['bids', 'asks'])

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与其他其他工作代码完整的工作代码更改

import requests
import pandas as pd

url = "https://api.binance.com/api/v3/depth"

payload = {
    'symbol': 'BNBUSDT',
    'limit': 100,
}

response = requests.get(url, params=payload)
#print(response.status_code)

data = response.json()

depth = pd.DataFrame(data, columns=["bids","asks"])

#print(depth)

depth[ ['bidsValue', 'bidsQuantity'] ] = depth['bids'].apply(pd.Series)
depth[ ['asksValue', 'asksQuantity'] ] = depth['asks'].apply(pd.Series)

depth = depth.drop(columns=['bids', 'asks'])

print(depth.to_string())