将字典列表转换为Pandas DataFrame时遇数据丢失等问题求助

我编写了调用WTO API获取数据的Python代码：

import urllib.request, json
url = "https://api.wto.org/timeseries/v1/indicator_categories?lang=1"

hdr ={
    # Request headers
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': '21cda66d75fc4010b8b4d889f4af6ccd',
    }

req = urllib.request.Request(url, headers=hdr)

req.get_method = lambda: 'GET'
response = urllib.request.urlopen(req)
    #print(response.getcode())
var = print(response.read().decode('ASCII'))

尝试用以下代码转换为Pandas DataFrame时，得到空DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(var)

之后我修改为直接赋值解码后的字符串：

var = (response.read().decode('ASCII'))

但用eval(var)解析时出现错误：

eval(var)

NameError: name 'null' is not defined

错误1：用print()赋值变量 #

print()函数的返回值是None，所以你把print()的结果赋值给var时，var实际是None，用pd.DataFrame(None)自然得到空DataFrame。正确做法是直接将解码后的响应内容赋值给变量，不要嵌套print()：

# 错误写法
var = print(response.read().decode('ASCII'))
# 正确写法
response_str = response.read().decode('ASCII')

错误2：用eval()解析JSON字符串 #

JSON格式中的null、true、false和Python的None、True、False语法不兼容，eval()无法识别这些JSON关键字。应该用Python内置的json模块来解析JSON字符串，它会自动处理这些格式差异：

data = json.loads(response_str)

完整正确代码 #

import urllib.request
import json
import pandas as pd

url = "https://api.wto.org/timeseries/v1/indicator_categories?lang=1"

hdr = {
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': '21cda66d75fc4010b8b4d889f4af6ccd',
}

req = urllib.request.Request(url, headers=hdr)
response = urllib.request.urlopen(req)

# 读取并解码响应
response_str = response.read().decode('ASCII')
# 解析JSON为Python数据结构
data = json.loads(response_str)
# 转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这段代码会正确解析API返回的JSON数据，并转换为有效的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者prashanth manohar