问题描述
我能够使用 python 从 salesforce 中提取一些字段。
我使用了以下代码块:
!pip install simple_salesforce
from simple_salesforce import Salesforce
import pandas as pd
sf = Salesforce(
username='',password='',security_token='')
sf_data = sf.query_all("SELECT Brand_Name__c,Name FROM AuthorisedProduct__c")
sf_df = pd.DataFrame(sf_data)
sf_df.head()
此过程将所有项目放在一个“记录”字段中。
记录 | 总尺寸 |
---|---|
OrderedDict([('attributes',OrderedDict([('type','AuthorisedProduct__c'),('url','/services/data/v42.0/sobjects /AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1fmAAC')])),('Brand_Name__c','ABB'),('Name','UNO-DM-1.2-TL-PLUS-B')]) | 14000 |
OrderedDict([('attributes','/services/data/v42.0/sobjects /AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1fnAAC')])),'UNO-DM-1.2-TL-PLUS-SB')]) | 14000 |
OrderedDict([('attributes','/services/data/v42.0/sobjects /AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1foAAC')])),'UNO-DM-2.0-TL-PLUS-B')]) | 14000 |
请注意,记录下有 14000 个值。 我想在一个简单的数据框中只有两个字段。包含“Brand_Name__c”和“Name”字段的表。
Brand_Name__C | 名称 |
---|---|
ABB | UNO-DM-2.0-TL-PLUS-B |
ABB | UNO-DM-1.2-TL-PLUS-SB |
我们将有一个 14000 x 2 的矩阵。
请告知如何实现这一目标?
还有,如何逆转这个过程?
非常感谢大家。
解决方法
您可以解压 OrderedDict
列中的 records
对象:
from collections import OrderedDict
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'records':[
OrderedDict([('attributes',OrderedDict([('type','AuthorisedProduct__c'),('url','/services/data/v42.0/sobjects/AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1fmAAC')])),('Brand_Name__c','ABB'),('Name','UNO-DM-1.2-TL-PLUS-B')]),OrderedDict([('attributes','/services/data/v42.0/sobjects/AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1fnAAC')])),'UNO-DM-1.2-TL-PLUS-SB')]),'/services/data/v42.0/sobjects/AuthorisedProduct__c/a020o00000xC1foAAC')])),'UNO-DM-2.0-TL-PLUS-B')])
],'total size': [14000]*3
})
df['Brand_Name__c'] = df['records'].apply(lambda x: x['Brand_Name__c'])
df['Name'] = df['records'].apply(lambda x: x['Name'])
结果:
>>> df
records total size Brand_Name__c Name
0 {'attributes': {'type': 'AuthorisedProduct__c'... 14000 ABB UNO-DM-1.2-TL-PLUS-B
1 {'attributes': {'type': 'AuthorisedProduct__c'... 14000 ABB UNO-DM-1.2-TL-PLUS-SB
2 {'attributes': {'type': 'AuthorisedProduct__c'... 14000 ABB UNO-DM-2.0-TL-PLUS-B
,
您必须了解 Salesforce 发送的 JSON 响应的实际形状,其中包括一个顶级 "records"
键,您的所有数据都包含在该键下。此外,除了您实际请求的字段的数据之外,每个记录条目还包含一个 "attributes"
键。您无法更改 JSON 响应的形状。
simple_salesforce
documentation 中提供了一个示例,展示了如何为 Pandas 消化此 API 响应:
从 SFDC API 查询生成 Pandas 数据帧(ex.query,query_all)
import pandas as pd
sf.query("SELECT Id,Email FROM Contact")
df = pd.DataFrame(data['records']).drop(['attributes'],axis=1)