FTX（暗号資産取引所）のヒストリカルデータ取得の際のコードを省略したい

Question

FTX（暗号資産取引所）のヒストリカルデータを取得したいのですが、スポットで銘柄を指定する場合、私のやり方だと1つ1つ同じ作業を繰り返していて、無駄にコードが長くなっているのですが、繰り返しの部分を省略して、コードを短くしたいです。下記が実際のコードになります。

import datetime
import requests
import pandas as pd

btc = requests.get('https://ftx.com/api/markets/BTC/USD/candles?resolution=3600&start=1641013200.0').json()
btc = pd.DataFrame(btc['result'])
btc['date'] = pd.to_datetime(btc['startTime'])
btc = btc.set_index('date')
btc = btc.drop(columns=['startTime', 'time', 'open', 'high', 'low', 'volume'])
btc.columns = ["btc_close"]

eth = requests.get('https://ftx.com/api/markets/ETH/USD/candles?resolution=3600&start=1641013200.0').json()
eth = pd.DataFrame(eth['result'])
eth['date'] = pd.to_datetime(eth['startTime'])
eth = eth.set_index('date')
eth = eth.drop(columns=['startTime', 'time', 'open', 'high', 'low', 'volume'])
eth.columns = ["eth_close"]

df = pd.concat([btc, eth], axis=1)
df

実行結果↓

よろしくお願いいたします。

Answer 1

既に解決済みですが、以下は pandas.read_json を使う方法です。

import pandas as pd

url = 'https://ftx.com/api/markets/{}/USD/candles?resolution=3600&start=1641013200.0'
df = pd.concat([
         pd.read_json(url.format(i))['result'].apply(pd.Series)[['startTime', 'close']]
           .set_axis(['date', f'{i.lower()}_close'], axis=1).set_index('date')
     for i in ('BTC', 'ETH')], axis=1)

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
print(df)

Comments

[Lynx111]

ありがとうございます。やっぱりいろいろなやり方があるのですね！

Answer 2

無駄にコードが長くなっているのですが、繰り返しの部分を省略して、コードを短くしたいです

共通している部分を抜き出して、変化する部分を変数にしてループ処理すれば良いです。

import datetime
import requests
import pandas as pd

names = ['BTC', 'ETH']
dfs = []

for name in names:
    df = requests.get(f'https://ftx.com/api/markets/{name}/USD/candles?resolution=3600&start=1641013200.0').json()
    df = pd.DataFrame(df['result'])
    df['date'] = pd.to_datetime(df['startTime'])
    df = df.set_index('date')
    df = df.drop(columns=['startTime', 'time', 'open', 'high', 'low', 'volume'])
    df.columns = [f'{name}_close']
    dfs.append(df)

df = pd.concat(dfs, axis=1)

Comments

[Lynx111]

ありがとうございます！urlに対して、ループ処理を行う発想はなかったです。とても勉強になりました！！