如何将yahoofinancials输出的多维字典转换为Pandas DataFrame

yahoofinancials返回的财报结果为三层嵌套结构：外层key为incomeStatementHistoryQuarterly，第二层key为查询的股票代码，第三层是多期财报组成的列表，每一期财报为单key字典，key为报告期日期，value为当期所有财务指标的键值对，按照以下代码即可完成转换：

import pandas as pd
from yahoofinancials import YahooFinancials

ticker = 'RELIANCE.NS'
yahoo_financials = YahooFinancials(ticker)
income_statement_data_qt = yahoo_financials.get_financial_stmts('quarterly', 'income')

# 提取对应股票的季度财报列表
stmt_list = income_statement_data_qt['incomeStatementHistoryQuarterly'][ticker]

# 整理财报结构
formatted_list = []
for period_stmt in stmt_list:
    # 取出当期报告日期和对应指标字典
    report_date, indicator_dict = next(iter(period_stmt.items()))
    # 合并日期到指标字典中
    indicator_dict['report_date'] = report_date
    formatted_list.append(indicator_dict)

# 转换为DataFrame并调整为目标格式
df = pd.DataFrame(formatted_list)
# 转置后第一列为财务指标，其余列为各报告期数值，匹配需求格式
df = df.set_index('report_date').T.reset_index(names='financial_indicator')

补充说明 #

• 运行上述代码得到的df就是你期望的输出格式，第一列为财务指标名称，后续每列对应一个季度的指标值
• 如果需要批量处理多只股票，只需在外层新增股票代码遍历逻辑，在indicator_dict中新增ticker字段存储对应股票代码即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者g_sanghavi