将json响应(来自google sheets API的'spreadsheet.value.get ')转换为具有正确列标题的pandas数据帧

将json响应(来自google sheets API的'spreadsheet.value.get')转换为具有正确列标题的pandas数据帧，可以使用以下步骤：

1. 首先，导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import json

1. 使用google sheets API的'spreadsheet.value.get'获取到的json响应数据。
2. 将json响应数据转换为Python字典对象：

json_data = json.loads(json_response)

1. 从字典中提取数据和列标题：

data = json_data['values'][1:]  # 从第二行开始提取数据
headers = json_data['values'][0]  # 第一行为列标题

1. 创建一个空的pandas数据帧：

df = pd.DataFrame(columns=headers)

1. 将数据填充到数据帧中：

for row in data:
    df = df.append(pd.Series(row, index=headers), ignore_index=True)

1. 现在，你可以使用这个pandas数据帧进行进一步的数据处理和分析。

这是一个完整的示例代码，用于将json响应转换为具有正确列标题的pandas数据帧：

import pandas as pd
import json

# 假设json_response是从google sheets API获取到的json响应数据
json_response = '''
{
  "range": "'Sheet1'!A1:C3",
  "majorDimension": "ROWS",
  "values": [
    ["Name", "Age", "City"],
    ["John", "25", "New York"],
    ["Alice", "30", "London"]
  ]
}
'''

# 将json响应数据转换为Python字典对象
json_data = json.loads(json_response)

# 从字典中提取数据和列标题
data = json_data['values'][1:]
headers = json_data['values'][0]

# 创建一个空的pandas数据帧
df = pd.DataFrame(columns=headers)

# 将数据填充到数据帧中
for row in data:
    df = df.append(pd.Series(row, index=headers), ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

这将输出以下结果：

   Name Age      City
0  John  25  New York
1 Alice  30    London

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