,可以通过以下步骤实现:
from fastapi import FastAPI
import pandas as pd
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class InputData(BaseModel):
data: dict
@app.post("/json-to-dataframe")
def json_to_dataframe(input_data: InputData):
df = pd.DataFrame.from_dict(input_data.data)
return df
在上述代码中,我们使用@app.post
装饰器创建了一个POST路由,路由路径为"/json-to-dataframe"。该路由接收一个名为input_data
的参数,类型为InputData
,用于验证和转换传入的JSON数据。
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
现在,你可以使用发送POST请求的方式将JSON数据发送到"/json-to-dataframe"路由,并将其转换为DataFrame。返回的结果将是转换后的DataFrame数据。
这种方法适用于将符合JSON格式的数据转换为DataFrame,可以用于处理各种数据类型,例如传感器数据、日志数据等。对于更复杂的数据转换和处理需求,可以结合pandas和其他相关库进行进一步的操作和分析。
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