金融场景下WebSocket数据转DataFrame：实现行追加的技术问询

问题背景 #

正在学习金融领域的API与WebSocket使用，目标是获取tick数据并创建包含index、ask、bid、quote列的DataFrame，但每次接收消息时都会生成新的DataFrame，无法实现追加行的效果。

当前问题 #

• 当前代码输出（每次收到消息时的结果）：

0    {'ask': 20150.93, 'bid': 20144.93, 'epoch': 16...
Name: tick, dtype: object

• 加载JSON后的原始数据结构：

{
    'echo_req': {'ticks': 'R_100'},
    'msg_type': 'tick',
    'subscription': {'id': '248a0656-44e9-91da-5e06-10712edf2cdf'},
    'tick': {
        'ask': 20150.19,
        'bid': 20144.19,
        'epoch': 1658228500,
        'id': '248a0656-44e9-91da-5e06-10712edf2cdf',
        'pip_size': 2,
        'quote': 20147.19,
        'symbol': 'R_100'
    }
}

• 期望输出：每次收到新的tick消息时，将ask、bid、quote作为新行追加到DataFrame中，DataFrame包含自动生成的index列。

解决方案 #

问题出在未正确初始化全局DataFrame，且未执行追加操作。修改后的代码如下：

import websocket
import json
import pandas as pd

app_id = '*****'  # 替换为你的app_id

# 全局初始化指定列名的空DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['ask', 'bid', 'quote'])

def on_open(ws):
    json_data = json.dumps({"ticks": "R_100"})
    ws.send(json_data)

def on_message(ws, message):    
    global df
    data = json.loads(message)
    # 提取需要的字段构造单行数据
    new_row = {
        'ask': data['tick']['ask'],
        'bid': data['tick']['bid'],
        'quote': data['tick']['quote']
    }
    # 追加新行到DataFrame，自动生成连续索引
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row])], ignore_index=True)
    # 可选：打印最新的DataFrame查看效果
    print(df.tail())

if __name__ == "__main__":
    apiUrl = "wss://websockets/v3?app_id=" + app_id  # 修正URL中的多余斜杠
    ws = websocket.WebSocketApp(apiUrl, on_message=on_message, on_open=on_open)
    ws.run_forever()

关键修改点 #

• 提前全局初始化指定列名的空DataFrame，避免每次创建新实例。
• 提取tick中目标字段，用pd.concat追加行，ignore_index=True保证索引连续。
• 修正API URL中的多余斜杠，避免连接错误。
• 仅保留需求中的ask、bid、quote字段，符合预期输出要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者john mugi