API で取得したデータから、数値だけを取り出したい、またPandasでDataframe化したい

Question

実現したいこと

gmoコインのAPIで取得した為替チャート（四本値）を処理したい

具体的には、画像の赤部分（3分前の高値("high")) である 149.61 という数値を取り出したいです。

画像

また、画像②のように Pandas で Dataframe化をしたいです

前提

gmoコインのPublic API（認証不要）を用いて、USD/JPY の四本値を取得しています。

画像では、2023年11月23日の1分足が並んでいます。（おそらく1日の1440分すべてあります）（interval=1min&date=20231123'）

取得はできましたが、その数値処理に困っています

公式HP APIの使い方
https://api.coin.z.com/fxdocs/?python#klines

該当のソースコード

import requests
import json

endPoint = 'https://forex-api.coin.z.com/public'
path     = '/v1/klines?symbol=USD_JPY&priceType=ASK&interval=1min&date=20231123'
response = requests.get(endPoint + path)
print(json.dumps(response.json(), indent=2))

試したこと

なにしろ1440個も並んでいるため、
print(json.dumps(response.json()[:3], indent=2))
と後ろから３個だけを取り出してみましたが、

TypeError: unhashable type: 'slice'

が出ました

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

macOS
Python3

Answer 1

また、画像②のように Pandas で Dataframe化をしたいです

import requests
import json
import pandas as pd

endPoint = 'https://forex-api.coin.z.com/public'
path     = '/v1/klines?symbol=USD_JPY&priceType=ASK&interval=1min&date=20231123'
response = requests.get(endPoint + path)

df = pd.DataFrame(response.json()['data'])
df['openTime'] = pd.to_datetime(df['openTime'].astype(int), unit='ms')
df = df.set_axis(['Date time', *df.columns[1:].str.title()], axis=1)

print(df)

#                Date time     Open     High      Low    Close
# 0    2023-11-22 21:00:00  149.664  149.664  149.653  149.655
# 1    2023-11-22 21:01:00  149.655  149.657  149.654  149.654
# 2    2023-11-22 21:02:00  149.654  149.665  149.653  149.663
# 3    2023-11-22 21:03:00  149.663  149.663  149.662  149.663
# 4    2023-11-22 21:04:00  149.663  149.665  149.663  149.663
# ...                  ...      ...      ...      ...      ...
# 1435 2023-11-23 20:55:00  149.609  149.612    149.6  149.609
# 1436 2023-11-23 20:56:00  149.609  149.609  149.608  149.608
# 1437 2023-11-23 20:57:00  149.608   149.61  149.608   149.61
# 1438 2023-11-23 20:58:00   149.61  149.612   149.61  149.611
# 1439 2023-11-23 20:59:00  149.611  149.634   149.61  149.631
# 
# [1440 rows x 5 columns]

Comments

[penpen88]

melian さん　ご回答ありがとうございます

個別データの取り出し方はわかりました。
まとめて取り出す場合、例えばPandas で Dataframe化するにはどうすれば良いでしょうか

質問を更新しましたので、ご回答頂けると幸いです。よろしくお願いします

[melian]

回答を書き換えてみました。

[penpen88]

ありがとうございます。大変助かります。