PythonでSubscan APIを使用してステーキング報酬履歴を取得してcsvファイルに保存する

# Subscan APIを使用しrequestsモジュールでPOSTリクエストする
# header情報
headers_dict = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'X-API-Key': API_KEY,
}
# data-raw情報
# rowの指定のみでlistの情報は取得できるためpageは0固定とする
data_dict = { 'row': 0, 'page': 0, 'address': ADDRESS }
      
# 件数で上書き
data_dict['row'] = input_num
# Staking API / rewards-slash指定
response = requests.post(API_HOST+REQUEST_URL, headers=headers_dict, data=json.dumps(dat
# HTTPステータスコード確認
if response.status_code == 200:
      print(' -- HTTP Status Codes:',response.status_code)
else:
      print(' -- HTTP Status Codes:',response.status_code)
      print(' -- Check Subscan API Documents: ' + SUBSCAN_API_DOC)
      print(' -- quit()')
      quit()

# レスポンスデータ(JSON形式)
response_json = response.json()

# 1件数ずつ処理する
for i in range(input_num):
      # block_timestamp取得(csv:Timestamp)
      block_timestamp = response_json['data']['list'][i]['block_timestamp']
      # UTC(日本時間)以外にする場合はtimedeltaオブジェクトで調整すること。
      dt_block_timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(block_timestamp)
      # フォーマット変更
      dt_block_timestamp_fmt = dt_block_timestamp.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
      # 0埋め表記を有効にするためシングルコーテーションを付ける
      dt_block_timestamp_fmt = "'" + dt_block_timestamp_fmt
      # ステーキング報酬取得(csv:Volume)
      amount = response_json['data']['list'][i]['amount']
      # 報酬量調整
      amount_float = float(amount) * ADJUST_VALUE
      # event_index取得(csv:Comment)
      event_index = response_json['data']['list'][i]['event_index']
      # csvファイル書き用データを作成
      value = [dt_block_timestamp_fmt,ACTION,SOURCE,BASE,amount_float,PRICE,COUNTER,FEE,FEECCY,event_index]

# DataFrame作成
# 行データを追加する
df_add.loc[i, :] = value
# Volumeの表示桁数調整
df_add['Volume'] = df_add['Volume'].astype(float)
df_add = df_add.round({'Volume':10})
# Feeの型変換
df_add['Fee'] = df_add['Fee'].astype(int)

# ファイル書き出し処理
# Timestamp列で昇順にソート
df_csv = df_new.sort_values('Timestamp')
# プログラム実行時の日付を取得
dt_today = datetime.date.today()
# ファイル名を日付指定で保存
filename = FILE_NAME + '_' + str(dt_today) + '.csv'
# index指定なしでファイル書き出し
df_csv.to_csv(PATH + filename,index = False)
print(' -- Save Location: ['+ PATH +  filename + ']\n')

# データを結合する
df_cc = pd.concat([df_base,df_add])
# 重複行を削除する
df_cc = df_cc.drop_duplicates()