Datenerfassung

Schnappen wir uns unseren ersten Satz an IoT-Daten.

Du startest mit einer Environmental-API, die von einer öffentlichen Community bereitgestellt wird. Die API hat mehrere Endpunkte, und du beginnst mit den Temperaturdaten. Die Daten liegen in 10-Minuten-Intervallen vor, und es gibt nur begrenzte historische Daten.

Du verwendest requests, um die letzten 5 Einträge herunterzuladen. Da der Endpunkt JSON-kodierte Daten liefert, kannst du auf dem Response-Objekt .json() verwenden, um ein Python-Objekt (in diesem Fall eine Liste) zu erhalten.

Anschließend wandelst du die Liste in ein pandas DataFrame um, um einfacher mit den Daten zu arbeiten.

Die Konstante URL, von der die Daten abgerufen werden, ist für dich definiert. Bitte beachte, dass diese URL sich von der im Video verwendeten URL unterscheidet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

IoT-Daten in Python analysieren

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Anleitung zur Übung

Importiere requests und pandas als pd.
Lade Daten von URL mit requests herunter und speichere das Ergebnis in res.
Wandle das JSON-kodierte Ergebnis res in ein Python-Objekt um und speichere es in data_temp.
Wandle data_temp in ein pandas DataFrame df_temp um.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Imports
____
____

# Download data from URL
res = ____

# Convert the result
data_temp = ____
print(data_temp)

# Convert json data to DataFrame
df_temp = pd.____(____)

print(df_temp.head())

Code bearbeiten und ausführen