Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Wie kann ich verschachtelte JSON-Höhendaten von der Google Maps-API effizient in einen Pandas-DataFrame konvertieren?

Wie kann ich verschachtelte JSON-Höhendaten von der Google Maps-API effizient in einen Pandas-DataFrame konvertieren?

DDD
Freigeben: 2024-12-22 00:24:53
Original
401 Leute haben es durchsucht

How Can I Efficiently Convert Nested JSON Elevation Data from Google Maps API into a Pandas DataFrame?

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:

  1. Verwenden Sie json.loads(), um die JSON-Zeichenfolge in ein Python-Wörterbuch zu konvertieren.
  2. Durchlaufen Sie die Ergebnisliste und extrahieren Sie den Breiten-, Längen- und Breitengrad. und Höhendaten.
  3. Erstellen Sie einen DataFrame mit diesen extrahierten Werten.

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:

  1. Verwenden Sie json.loads(), um den JSON-String in einen zu konvertieren Python-Wörterbuch.
  2. Wenden Sie json_normalize() auf das an Wörterbuch.

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!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage