JSON in einen Pandas DataFrame konvertieren
Das Extrahieren von Höhendaten aus der Google Maps API führt häufig zu JSON-Daten, die in einen Pandas umgewandelt werden müssen Datenrahmen. Der Umgang mit JSON-Daten kann jedoch entmutigend sein, insbesondere wenn Sie damit nicht vertraut sind. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie diese Daten effektiv konvertieren können.
JSON mit pd.read_json in einen DataFrame konvertieren
Der erste Versuch, den DataFrame mit pd.read_json() zu erstellen, scheitert hinter unseren Erwartungen zurück. Die Ausgabe weist eine zusätzliche Verschachtelungsebene auf, die nicht erwünscht ist.
Anpassen der DataFrame-Struktur
Um dies zu beheben, müssen wir ändern, wie wir die Daten extrahieren aus der JSON-Antwort. So geht's:
Dieser Ansatz führt zu ein sauberer DataFrame mit Spalten für Breitengrad, Längengrad und Höhe.
Eine alternative Methode: pandas.json_normalize
pandas bietet eine alternative Methode, json_normalize(), zum Konvertieren verschachtelte JSON-Daten in einen DataFrame. Diese Methode vereinfacht die JSON-Struktur und erleichtert so die Arbeit.
Integration von json_normalize() in unseren Code:
Dieser Ansatz liefert uns auch einen gewünschten DataFrame mit Spalten für Breitengrad, Längengrad und Höhe.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Konvertierung von JSON-Daten in einen Pandas DataFrame durch verschiedene Methoden erreicht werden kann . Die Wahl der richtigen Methode hängt von der Komplexität der JSON-Struktur und der gewünschten Ausgabe ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich verschachtelte JSON-Höhendaten von der Google Maps-API effizient in einen Pandas-DataFrame konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!