从PrizePicks抓取预测数据遇语法错误及CSV无内容问题求助

一、先解决语法错误 #

你代码里有俩直接触发报错的语法问题：

1. headers字典未闭合：定义headers的代码块末尾，闭合花括号}被单独放在了代码块外，Python解析时会直接报错，把}移到headers键值对的末尾即可。
2. 列表元素缺少逗号：columns_list中，从"Team_Name"开始的后续元素之间都没加逗号，Python会将相邻字符串视为拼接操作，引发语法错误，给每个元素末尾加上逗号就能解决。

二、CSV仅显示表头的问题 #

直接把整个API响应赋值给DataFrame是错误的，PrizePicks的API返回是嵌套结构，真正的球员预测数据在response['data']字段中。此外你定义的列名需要和API返回的字段对应，得从嵌套结构里把所需数据逐一提取出来。

修正后的完整代码 #

import requests
import pandas as pd

pp_props_url = 'https://api.prizepicks.com/projections?league_id=7&per_page=250&single_stat=true'
headers = {
    'Connection': 'keep-alive',
    'Accept': 'application/json; charset=UTF-8',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
    'Access-Control-Allow-Credentials': 'true',
    'Sec-Fetch-Site': 'same-origin',
    'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
    'Referer': 'https://app.prizepicks.com/',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

# 发送请求并解析响应数据
response = requests.get(url=pp_props_url, headers=headers).json()
# 提取API返回的核心预测数据列表
projections = response.get('data', [])

# 整理提取所需字段
player_props_data = []
for proj in projections:
    # 从嵌套结构中提取基础信息
    league = proj['attributes']['league']['name']
    league_id = proj['attributes']['league']['id']
    market = proj['attributes']['market']
    player_name = proj['attributes']['player']['name']
    position = proj['attributes']['player']['position']
    team = proj['attributes']['player']['team']
    stat_type = proj['attributes']['stat_type']
    line_score = proj['attributes']['line_score']
    
    # 匹配统计字段与对应值
    stats = {
        'Points': None,
        'Rebounds': None,
        'Assists': None,
        'Pts+Rebs+Asts': None,
        '3-Pt Made': None
    }
    stats[stat_type] = proj['attributes']['stat']
    
    # 组装成字典并加入列表
    player_props_data.append({
        'League': league,
        'League_Id': league_id,
        'Market': market,
        'Name': player_name,
        'Position': position,
        'Team': team,
        'Team_Name': team,  # API中team与team_name字段内容一致，可按需调整
        'Stat_Type': stat_type,
        'Line_Score': line_score,
        **stats
    })

# 转换为DataFrame并保存为CSV
pp_df = pd.DataFrame(player_props_data)
pp_df.to_csv('player_props_20221030.csv', index=False)

三、修复说明 #

1. 请求部分：先修正headers的语法问题，确保请求能正常发送并获取到数据。
2. 数据提取：从API响应的data字段中拿到真实的预测数据集合，遍历每个预测项，从嵌套的attributes结构中提取联赛、球员、统计类型等信息。
3. 统计字段匹配：每个预测项仅对应一种统计类型，通过stat_type将对应数值填入指定列，保证数据对应准确。
4. 生成CSV：将整理好的字典列表转换为DataFrame，此时各列都会有对应数据，保存的CSV不再只有表头。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eddie Chinea