data = json.loads(data_str)
#получается список списков из форматированной строки.
#Этот список списков вероятно надо загрузить в Pandas, в таблицу.
result = '\n'.join(map(str, data)) #
#join берёт список и объединяет его в строку с символом или строкой разделителем.
#И еще и map http://pythonicway.com/python-functinal-programming.
# Результат не имеет смысла для твоей задачи.
f_res = '[Date, Amount]\n' + result #Как бы верно, если для таблицы в виде списка
#списков надо добавить заголовки, то можно к заголовкам присоединить саму таблицу .
#Но здесь не имеет смысла. Cам заголовок в виде строки, а не списка из элементов,
#в таблице не 2, а 3 столбца, и самой таблицы в виде #списка списков уже нет -
#преобразована обратно в строку
f_res1 = re.findall(r', *.*,', f_res) # непонятно что нужно найти. См. про регекспы, удобно тренироваться на #regext101.com
f_res1_1 = ' '.join(f_res1[0:30])
f_res2 = f_res1_1.replace(',', ' ') # тут код имеет смысл, если предположить, что в f_res1 есть
#список найденных результатов и от него берётся первые 30 элементов
#(надо заранее проверять, есть ли в нём столько, или предусмотреть обработку ошибки).
f_res3 = {'price': f_res2} # допустим создаётся словарь ключ price, значение - длинная строка
f_res4 = pd.DataFrame(f_res3, index=[0])# создать датафрейм из словаря это pd.DataFrame.from_records(...
import pandas as pd
req = requests.get('https://steamcommunity.com/market/listings/730/Glove%20Case')
search = re.search('var line1=(.+);', req.text)
data_str = search.group(1)
data1 = json.loads(data_str) #получем с помощью json или через split список строк,
#который будет преобразован в 3 колонки
data2 = [i.replace('"', '').split(',') for i in data] # обработать строки -
#убрать лишние двойные кавычки, разбить каждую строку на 3 элемента
df1 = pandas.DataFrame.from_records(data=data2, columns=['c1','c2','c3']) #загрузить, назвать колонки
df1.dtypes()#проверить, какие типы получились при импорте, и привести колонки к нужным типам
df1['c1'] = df1.apply(lambda x: x[1].replace(' +',''), axis=1) #убрать из строки с датой лишние символы,
#но это можно было бы сделать и на каком-то из предыдущих шагов с помощью регекспа или replace
df1['c1'] = pandas.to_datetime(df1['c1']) #преобразовать в тип datetime
df1['c2'] = pandas.to_numeric(df1['c2']) #преобразовать в число, пандас должен понять, что будет float
df1['c3'] = pandas.to_numeric(df1['c3']) # преобразовать в число, паднас должен понять, что будет int
data3 = [(i[0].replace(' +', ''), i[1], int(i[2])) for i in data2]
req1=request...
soup1=bs(req1.content, 'html.parser')
result1=re.findall(re.compile(r'line1=(.*)]];'), str(soup1) ) [0] #у меня получился result1=список из одного элемента
list1=result1.split('],[')
out1
Out[133]:
['[["Dec 09 2015 01: +0",7.989,"44"',
'"Dec 10 2015 01: +0",5.743,"66"',
'"Dec 11 2015 01: +0",5.277,"73"',
'"Dec 12 2015 01: +0",5.262,"89"',
'"Dec 13 2015 01: +0",4.953,"66"',
'"Dec 14 2015 01: +0",4.65,"80"',
'"Dec 15 2015 01: +0",6.189,"67"',
'"Dec 16 2015 01: +0",4.673,"53"',
'"Dec 17 2015 01: +0",4.55,"44"',
'"Dec 18 2015 01: +0",4.458,"53"',
'"Dec 19 2015 01: +0",4.419,"61"',
.....
'"Aug 30 2022 07: +0",1.709,"2"',
'"Aug 30 2022 09: +0",1.67,"1"',
'"Aug 30 2022 10: +0",0.203,"1"',
'"Aug 30 2022 12: +0",1.748,"1"',
'"Aug 30 2022 13: +0",1.75,"2"',
'"Aug 30 2022 14: +0",1.708,"2"',
'"Aug 30 2022 18: +0",1.1,"2"',
'"Aug 30 2022 20: +0",1.776,"1"',
'"Aug 30 2022 21: +0",1.745,"2"',
'"Aug 30 2022 22: +0",1.61,"1"',
'"Aug 30 2022 23: +0",1.847,"1"',
'"Aug 31 2022 02: +0",1.63,"1"',
'"Aug 31 2022 03: +0",1.82,"2"',
'"Aug 31 2022 04: +0",1.58,"1"',
'"Aug 31 2022 06: +0",1.58,"1"',
'"Aug 31 2022 10: +0",1.24,"1"',
'"Aug 31 2022 11: +0",1.897,"1"',
'"Aug 31 2022 13: +0",1.58,"1"',
'"Aug 31 2022 14: +0",1.854,"2"',
'"Aug 31 2022 15: +0",1.41,"1"']
len(out1)
Out[134]: 2816
import json
import re
import requests
req = requests.get('https://steamcommunity.com/market/listings/730/Glove%20Case')
search = re.search('var line1=(.+);', req.text)
data_str = search.group(1)
data = json.loads(data_str)
result = '\n'.join(map(str, data))
f_res = '[Date, Price, Amount]\n' + result
print(f_res)