Я работаю над проектом, в котором я использую API Foursquare для получения информации о месте проведения из разных мест в Портленде. У меня возникла проблема при попытке извлечь информацию из словаря json и структурировать ее в фрейм данных с помощью пользовательской функции, которую я написал. По какой-то причине написанная мной функция помечает KeyError в разделе 'groups' в словаре, даже если в нем есть элементы, и он присутствует в словаре. У меня было предчувствие, что KeyError может сработать из-за того, что некоторые группы в словаре не содержат никаких элементов, когда.
ex: (посмотрите на подгруппу 'items' снизу, и вы увидите, что там есть пустой список. Моя функция ищет информацию в этой подгруппе, так что, возможно, именно это и помечает ошибку,)
{'meta': {'code': 200, 'requestId': '5e4330219fcb92001bd8a847'},
'response': {'warning': {'text': 'There aren\'t a lot of results for "(\'Bookstore\', \'Comic Shop\', \'Used Bookstore\', \'Library\')." Try something more general, reset your filters, or expand the search area.'},
'headerLocation': 'University Park',
'headerFullLocation': 'University Park, Portland',
'headerLocationGranularity': 'neighborhood',
'query': 'bookstore comic shop used bookstore library',
'totalResults': 0,
'suggestedBounds': {'ne': {'lat': 45.5830000045, 'lng': -122.72538279609336},
'sw': {'lat': 45.573999995499996, 'lng': -122.73821720390666}},
'groups': [{'type': 'Recommended Places',
'name': 'recommended',
'items': []}]}}
по сравнению с этим, что будет выглядеть как "обычный" словарь из запроса API:
{'meta': {'code': 200, 'requestId': '5e4335769da7ee001b203b56'},
'response': {'warning': {'text': 'There aren\'t a lot of results for "(\'Bookstore\', \'Comic Shop\', \'Used Bookstore\', \'Library\')." Try something more general, reset your filters, or expand the search area.'},
'headerLocation': 'Cathedral Park',
'headerFullLocation': 'Cathedral Park, Portland',
'headerLocationGranularity': 'neighborhood',
'query': 'bookstore comic shop used bookstore library',
'totalResults': 2,
'suggestedBounds': {'ne': {'lat': 45.5928000045, 'lng': -122.7515716757994},
'sw': {'lat': 45.583799995499994, 'lng': -122.76440832420062}},
'groups': [{'type': 'Recommended Places',
'name': 'recommended',
'items': [{'reasons': {'count': 0,
'items': [{'summary': 'This spot is popular',
'type': 'general',
'reasonName': 'globalInteractionReason'}]},
'venue': {'id': '5632a8dc498e5636877e4fa3',
'name': 'Comic Cave PDX',
'location': {'address': '1920 N. Kirkpatrick',
'crossStreet': 'Denver',
'lat': 45.59002437301252,
'lng': -122.75552067488051,
'labeledLatLngs': [{'label': 'display',
'lat': 45.59002437301252,
'lng': -122.75552067488051}],
'distance': 271,
'postalCode': '97217',
'cc': 'US',
'city': 'Portland',
'state': 'OR',
'country': 'United States',
'formattedAddress': ['1920 N. Kirkpatrick (Denver)',
'Portland, OR 97217',
'United States']},
'categories': [{'id': '52f2ab2ebcbc57f1066b8b18',
'name': 'Comic Shop',
'pluralName': 'Comic Shops',
'shortName': 'Comic Shop',
'icon': {'prefix': 'https://ss3.4sqi.net/img/categories_v2/shops/comic_',
'suffix': '.png'},
'primary': True}],
'photos': {'count': 0, 'groups': []}},
'referralId': 'e-0-5632a8dc498e5636877e4fa3-0'},
{'reasons': {'count': 0,
'items': [{'summary': 'This spot is popular',
'type': 'general',
'reasonName': 'globalInteractionReason'}]},
'venue': {'id': '5d617b8e228cfc0008fb1f9f',
'name': 'Two Rivers Bookstore',
'location': {'address': '8836 N Lombard St',
'lat': 45.591434,
'lng': -122.75648600000001,
'labeledLatLngs': [{'label': 'display',
'lat': 45.591434,
'lng': -122.75648600000001}],
'distance': 368,
'postalCode': '97203',
'cc': 'US',
'city': 'Portland',
'state': 'OR',
'country': 'United States',
'formattedAddress': ['8836 N Lombard St',
'Portland, OR 97203',
'United States']},
'categories': [{'id': '4bf58dd8d48988d114951735',
'name': 'Bookstore',
'pluralName': 'Bookstores',
'shortName': 'Bookstore',
'icon': {'prefix': 'https://ss3.4sqi.net/img/categories_v2/shops/bookstore_',
'suffix': '.png'},
'primary': True}],
'photos': {'count': 0, 'groups': []}},
'referralId': 'e-0-5d617b8e228cfc0008fb1f9f-1'}]}]}}
Недавно я добавил предложение Except, которое позволило функции выполнить, но когда я использовал его, каждый элемент был помечен как исключение (даже те элементы, которые должны иметь элементы в словаре). Мой код и ошибки приведены ниже:
Мой код:
def getNearbyVenues(names, latitudes, longitudes, limit=500):
venues_list=[]
for name, lat, lng in zip(names, latitudes, longitudes):
print(name)
url = 'https://api.foursquare.com/v2/venues/explore?&client_id={}&client_secret={}&ll={},{}&v={}&query={}&radius={}&limit={}'.format(
CLIENT_ID,
CLIENT_SECRET,
VERSION,
lat,
lng,
query,
radius,
LIMIT)
try:
results = requests.get(url, "none").json()['response']['groups'][0]['items']
venues_list.extend([(
name,
lat,
lng,
v['venue']['name'],
v['venue']['location']['lat'],
v['venue']['location']['lng'],
v['venue']['categories'][0]['name']) for v in results])
except KeyError:
venues_list.extend([(
name,
lat,
lng,
np.nan,
np.nan,
np.nan,
np.nan)])
nearby_venues = pd.DataFrame(venues_list, columns = ['Neighborhood',
'Neighborhood Latitude',
'Neighborhood Longitude',
'Venue',
'Venue Latitude',
'Venue Longitude',
'Venue Category'])
return(nearby_venues)
(Как примечание, что 0 в результатах тянет выше ([' ответы '] [' groups '] [0] [' items]) делают точно? Заимствовали этот раздел кода из курса, над которым я работаю.
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-66be6cf8c7d3> in <module>
1 PDX_venues = getNearbyVenues(names=PDX_NeighDF['Neighborhood'],
2 latitudes=PDX_NeighDF['Latitude'],
----> 3 longitudes=PDX_NeighDF['Longitude']
4 )
5
<ipython-input-15-dab42c6d540d> in getNearbyVenues(names, latitudes, longitudes, limit)
15
16 #try:
---> 17 results = requests.get(url, "none").json()['response']['groups'][0]['items']
18
19
KeyError: 'groups'
Эта функция пытается построить датафрейм:
PDX_venues = getNearbyVenues(names=PDX_NeighDF['Neighborhood'],
latitudes=PDX_NeighDF['Latitude'],
longitudes=PDX_NeighDF['Longitude']
)
PDX_venues.head()
output: (structured in a pandas df normally)
Neighborhood Neighborhood Latitude Neighborhood Longitude Venue Venue Latitude Venue Longitude Venue Category
0 CATHEDRAL PARK 45.58830 -122.75799 NaN NaN NaN NaN
1 UNIVERSITY PARK 45.57850 -122.73180 NaN NaN NaN NaN
2 PIEDMONT 45.56510 -122.66820 NaN NaN NaN NaN
3 WOODLAWN 45.56970 -122.65240 NaN NaN NaN NaN
4 ARBOR LODGE 45.57354 -122.69240 NaN NaN NaN NaN
Я очень признателен за любую помощь! Дайте мне знать, если вам нужна дополнительная информация или справочная информация о коде, и я буду рад предоставить больше.