Web API(Coingecko)から取得した大量のデータをJSONからデータフレームに変換する際にインデックスを付与したい。（エラー対応）

PYTHON初心者です。

Coingeckoという仮想通貨のWeb APIからデータを取得し、JSONからデータフレームに変換する際に以下のエラーが生じます。
対処方法が見つからないので、どなたか助けて頂けないでしょうか。

お手数をおかけしますが、よろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

python
1url = 'https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{id}/market_chart/range'

とされていますが、これは f-strings だと思われますので先頭に f を付ける必要があります。

python
1url = f'https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{id}/market_chart/range'

これでデータを取得することができました。

投稿2022/01/04 00:33

melian

総合スコア20655

randyfirst

2022/01/08 03:16

貴重なアドバイスありがとうございます。

行動規範の内容に同意します

特に問題なく動きました。
コードに間違いがないかご確認下さい。

python
1>>> import pandas as pd
2>>> import requests
3>>> print(pd.DataFrame((requests.request("GET", 'https://api.coingecko.com/api/v3/coins/uniswap/market_chart/range', params={"from":"1630486800",'to':'1640941200', "vs_currency":"usd"}).json())))
4                                  prices                          market_caps                        total_volumes
50    [1630540800000, 31.046203646618423]  [1630540800000, 16128419939.488716]   [1630540800000, 877875674.6056006]
61    [1630627200000, 30.040142481537107]  [1630627200000, 15623666079.300167]  [1630627200000, 447984348.17267776]
72    [1630713600000, 28.623355682511562]  [1630713600000, 14865045190.274055]   [1630713600000, 954422714.9122263]
83    [1630800000000, 28.665792727999378]  [1630800000000, 14958201738.923065]   [1630800000000, 474162337.7009957]
94    [1630886400000, 29.311467400794093]  [1630886400000, 15209137505.750956]   [1630886400000, 427663408.8834084]
10..                                   ...                                  ...                                  ...
11116  [1640563200000, 18.676675766974135]   [1640563200000, 8456341814.067242]  [1640563200000, 297810185.67494124]
12117  [1640649600000, 19.119611915933174]   [1640649600000, 8696115030.120722]   [1640649600000, 386293727.1779752]
13118  [1640736000000, 18.466954809675723]   [1640736000000, 8420176951.428101]   [1640736000000, 546891039.1464801]
14119  [1640822400000, 17.139968666548977]   [1640822400000, 7671892844.642082]   [1640822400000, 487610754.7416053]
15120  [1640908800000, 17.788046793465686]   [1640908800000, 8019700129.286913]  [1640908800000, 267822524.47823623]
16
17[121 rows x 3 columns]