字典结构系列（python）

Question

我目前拥有以下词典：

  "2019-09-30": {
    "date": "2019-09-30",
    "period": "+1y",
    "growth": "0.1540",
    "earningsEstimateAvg": "13.2600",
    "earningsEstimateLow": "11.5200",
  },
  "2018-09-30": {
    "date": "2018-09-30",
    "period": "+1q",
    "growth": "0.2800",
    "earningsEstimateAvg": "2.6500",
    "earningsEstimateLow": "2.4300",
  },
  "2018-06-30": {
    "date": "2018-06-30",
    "period": "+1q",
    "growth": "0.2930",
    "earningsEstimateAvg": "2.1600",
    "earningsEstimateLow": "1.8000",
  },

我已经将字典定义为一个变量（“市场数据”），我想提取相应的序列（每次都是日期）

例如，增长变量包括： ("2019-09-30" .1540, "2018-09-30" .2800, “2018-06-30.2930）

平均收益估计包括： ("2019-09-30" 13.2600, "2018-09-30" 2.6500, “2018-06-30 2.1600）

我试过使用DataFrame，但没有获得正确的格式

第二步，我希望能够调用该列表（其中将包含3个以上的日期）并返回两个用户定义日期之间的所有增长率

非常感谢你们的帮助，非常感谢！：）

最大

Answer 1

首先，我会检查一下你的字典，它保存了所有的数据并将其展平：

my_array = [data for key, data in my_dictionary.items()]

然后我会创建您需要的词典，例如：

growth = {x['date']: x['growth'] for x in my_array}

如果需要词典列表：

growth = [{"date": x['date'], "growth": x['growth']} for x in my_array]

Answer 2

试试这个：

df = pd.DataFrame(list(market_data.values()))

输出：

         date earningsEstimateAvg earningsEstimateLow  growth period
0  2019-09-30             13.2600             11.5200  0.1540    +1y
1  2018-09-30              2.6500              2.4300  0.2800    +1q
2  2018-06-30              2.1600              1.8000  0.2930    +1q

要获取所需格式的数据，可以使用以下方法：

df[['date', 'growth']].set_index('date').to_dict()
df[['date', 'earningsEstimateAvg']].set_index('date').to_dict()

输出：

{'growth': {'2018-06-30': '0.2930',
            '2018-09-30': '0.2800',
            '2019-09-30': '0.1540'}}

{'earningsEstimateAvg': {'2018-06-30': '2.1600',
                         '2018-09-30': '2.6500',
                         '2019-09-30': '13.2600'}}

要获取两个日期之间的数据：

mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
df.loc[mask]