如何将查询结果格式化为CSV？

您似乎在 python 字典中拥有数据。谷歌表格显示访问被拒绝，所以我看不到全部数据。

但从本质上讲，您希望将字典数据转换为 csv 文件。

从根本上说，您可以使用这样的代码来到达您需要的地方。对于您的示例，您需要向下钻取到行的实际位置。

import csv
new_path = open("mytest.csv", "w")
file_dictionary = {"oliva":199,"james":145,"potter":187}

z = csv.writer(new_path)
for new_k, new_v in file_dictionary.items():
    z.writerow([new_k, new_v])

new_path.close()

本指南应该对您有所帮助。https://pythonguides.com/python-dictionary-to-csv/

如果我正确理解您的问题，您应该使用结果构建数据帧格式，然后以 .csv 格式保存数据帧。Pandas 库实用且易于使用。

文本字符串实际上包含两个由空格字符分隔的字典。
以下是其中每个内容的格式化版本：results

dict1 = {'data': {'get_result': {'job_id': None,
                                 'result_id': '72a17fd2-e63c-4732-805a-ad6a7b980a99',
                                 '__typename': 'get_result_response'}}}

dict2 = {'data': {'query_results': [{'id': '72a17fd2-e63c-4732-805a-ad6a7b980a99',
                                     'job_id': '05eb2527-2ca0-4dd1-b6da-96fb5aa2e67c',
                                     'error': None,
                                     'runtime': 157,
                                     'generated_at': '2022-04-07T20:14:36.693419+00:00',
                                     'columns': ['project_name',
                                                 'leaderboard_date',
                                                 'volume_30day',
                                                 'transactions_30day',
                                                 'floor_price',
                                                 'median_price',
                                                 'unique_holders',
                                                 'rank',
                                                 'custom_sort_order'],
                                     '__typename': 'query_results'}],
                  'get_result_by_result_id': [{'data': {'custom_sort_order': 'AA',
                                                        'floor_price': 0.375,
                                                        'leaderboard_date': '2022-04-07',
                                                        'median_price': 343.4,
                                                        'project_name': 'Terraforms by Mathcastles',
                                                        'rank': 1,
                                                        'transactions_30day': 2774,
                                                        'unique_holders': 2179,
                                                        'volume_30day': 744611.6252},
                                               '__typename': 'get_result_template'},
                                              {'data': {'custom_sort_order': 'AB',
                                                        'floor_price': 4.69471,
                                                        'leaderboard_date': '2022-04-07',
                                                        'median_price': 6.5,
                                                        'project_name': 'Meebits',
                                                        'rank': 2,
                                                        'transactions_30day': 4153,
                                                        'unique_holders': 6200,
                                                        'volume_30day': 163520.7377371168},
                                               '__typename': 'get_result_template'},
                                             ]}}

（顺便说一句，我使用 pprint 模块格式化它们。在处理这类问题时，这通常是一个很好的第一步——这样你就知道你在处理什么。

完全忽略第一个，忽略第二个中除了重复数据之外的所有数据 - 我认为这是您真正想要的 - 您可以从列表中的嵌套字典值创建一个 CSV 文件。以下是使用 csv 完成此操作的方法。DictWriter 类：dict2['data']['get_result_by_result_id']

import csv
from pprint import pprint  # If needed.


output_filepath = 'query_results.csv'

# Determine CSV fieldnames based on keys of first dictionary.
fieldnames = dict2['data']['get_result_by_result_id'][0]['data'].keys()

with open(output_filepath, 'w', newline='') as outp:
    writer = csv.DictWriter(outp, delimiter=',', fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()  # Optional.

    for result in dict2['data']['get_result_by_result_id']:
#        pprint(result['data'], sort_dicts=False)
        writer.writerow(result['data'])

print('fini')

使用测试数据，下面是它创建的文件的内容：Using the test data， here's the contents of the file created'query_results.csv'

custom_sort_order,floor_price,leaderboard_date,median_price,project_name,rank,transactions_30day,unique_holders,volume_30day
AA,0.375,2022-04-07,343.4,Terraforms by Mathcastles,1,2774,2179,744611.6252
AB,4.69471,2022-04-07,6.5,Meebits,2,4153,6200,163520.7377371168